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提出了一种求解水火电力系统短期优化调度问题的改进蝙蝠算法(EBA)。EBA算法在标准蝙蝠算法(BA)的基础上,采用反向学习初始化蝙蝠位置和动态自适应更新蝙蝠速度以改善种群多样性,同时采用Tent混沌映射更新脉冲发射率以提高算法的全局收敛性。在一个含4个水电厂的梯级水电站和3台火电机组的典型测试系统上进行仿真计算,结果表明相对于BA算法和其他智能优化算法,EBA算法可获得更优的发电费用。