本文基于进化计算理论、数学优化理论、模糊集理论以及概率统计理论等技术,对计算智能理论及电力系统安全经济运行进行了深入的研究和探索,提出了新的解算思路和方法.主要内容包括从生物进化机制及随机优化技术角度出发,针对基本蚁群算法,提出了一种随机摄动蚁群优化算法.并从理论上对该算法的收敛性及一些相关特性进行了探索性分析,指出该算法在有限迭代次数下以概率1-ε(ε是一个很小的正数)找到全局或局部最优解(至少一次);而且如果迭代时间足够长,将以概率1收敛于全局或局部最优解.此外,还对该算法中若干参数的选取进行了仿真分析.考虑到系统运行时由于元件可能发生故障,不可避免要存在一定的风险,通常用可靠性来衡量系统的安全程度.本文利用安全函数的概率性分析方法并针对机组最优投入问题对系统的旋转备用需求进行评估.针对此模型,采用上述提出的随机摄动蚁群算法进行求解,解算时,对模型的转化、可靠性约束及其它运行约束的处理等方面进行了较为深入的研究.针对电力系统安全经济运行中固有的不确定性问题,本文将模糊潮流计算从直流法拓展到交流法,提出了非线性的模糊潮流模型,为精确地计算潮流的可能性分布提供了手段.此外,还对模糊潮流中的虚拟潮流现象进行了探讨,指出了解决途径,建立了一种模糊有功经济调度法,巧妙地解决了调度机组有功出力可能性分布的求取问题.建立了一个同时考虑经济、环境和安全指标的电网多目标优化运行模型.为了充分地体现电力决策者对某目标的偏好程度,本文将数学优化技术与进化计算方法相结合,并针对该多目标优化问题进行了相应的决策分析.