随着节能减排,高效运行的呼声不断提高,仅以一次能源消耗最小为目标的传统经济调度模型将不再是非常合理的准则。电力市场环境下的优化调度模型应努力追求电力系统综合经济效益最大化,即要求决策者在追求一次能源消耗最小化的同时,必须兼顾环保因素和节能效益等多项指标。本文在分析水火电运行特性的基础上,从电力系统运行经济性出发,结合节能环保宗旨,利用多角度建模的方法,分别构建了火电系统和水火电混合系统的多目标优化发电调度模型。模型分别以一次能源消耗量最小化、火力发电厂污染物排放量最小化、电力网有功损耗最小化为目标函数,火电系统中的约束条件包含系统运行的安全稳定性约束以及与火电机组特性有关的物理技术条件约束,水火电混合系统在火电系统约束条件的基础上增加了水力发电系统特有的水力网络约束。从数学角度看,电力系统多目标优化发电调度模型为一个典型多目标决策问题。模型求解的关键在于多目标问题的处理及数学优化算法的选择。针对多目标问题所具备的共同特点,本文提出了一个改进的多目标决策方法对多目标问题进行标量化处理,转化为单目标优化问题,然后利用相关数学优化算法求解。改进的多目标决策方法通过定义单目标满意度函数和总体协调度函数,分别解决了各子目标的不可公度性问题和相互矛盾性问题,并在此基础上,借鉴评价函数法和交互式多目标决策方法的思路,构建基于评价函数的交互式多目标决策模型,该模型融入了决策者的主观偏好信息,使得到的调度方案更容易满足决策者的具体要求。数学优化算法的选择上,本文采用具有随机全局优化功能的微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。借鉴拟态物理学优化(artificialphysics optimization, APO)算法计算虚拟作用力和“加速度”的思想对基本PSO算法进行改进,并用标准测试函数对比改进后的PSO算法和基本PSO算法,结果表明改进后PSO算法收敛特性有所改善。为了验证本文构建的电力系统多目标优化发电调度模型的有效性和模型求解方法的可行性,分别选取水火电混合系统和火电系统两个算例进行仿真分析,结果一方面表明多目标优化发电调度模型比传统经济调度模型更能体现电力市场环境下决策者对于节能减排的具体要求,便于决策者在不同的调度准则下获取合适的调度方案,另一方面也验证了改进的多目标决策方法结合微粒群优化算法对于求解此类问题是有效且可行的。