多能源互联电力系统发电联合优化调度能够调整当前社会的能源结构,有利于国家建设可持续发展型的社会,因此多能源互联电力系统联合调度已经成为当今能源领域的热门研究课题。实施区域多能源互联电力系统联合发电调度不仅有利于电力系统经济效益的提高,对生态环境的保护也起着至关重要的作用。本文以粒子群优化算法为研究基础,根据多能源互联电力系统的特点,建立了四种互联电力系统调度模型,对多种发电模式电力系统联合发电调度问题展开探究,取得了几点研究成果可以概括如下:(1)为了得到更佳的梯级水电站群单目标调度方案,通过对粒子群算法的探究,根据其特点,在三个方面进行了改进。由于随机生成初始群体解的精度不高,通过反向学习策略提高其质量;动态调整算法进化公式中的参数,对算法的求解质量有所改善;采用混沌局部搜索的措施,避免算法过早的陷入局部最优值。通过7个单目标的函数优化结果,证明了改进算法的优越性能。(2)为了顺利的展开对梯级水电站及其互联电力系统联合调度问题的求解,提出了能够有效处理电力系统中大量的复杂约束处理的处理方法,分别建立了单一的水电调度模型和包含水电和火电的调度模型。通过IPSO仿真求解,结果验证了约束处理方法和IPSO对该问题的求解是可行并且高效的。(3)为了提高对考虑多种目标函数的多能源互联电力系统调度模型求解的精度,根据多目标粒子群算法的运行特点,在全局引导粒子的确定策略对其进行改进得到多目标改进粒子群优化算法(IMOPSO),使算法开始时能更好的在全局范围内搜索最优位置,而在算法的最后阶段能够更加精确的在局部范围内搜索更佳的解;最后通过精英学习策略避免算法早熟。选用ZTD系列函数来测试改进算法的优化性能,仿真结果验证了改进算法的比改进前更加高效,能够更好的对多目标问题进行求解。(4)为了满足在降低电力系统中运行成本的同时也要减少电力系统中燃烧煤炭所导致的污染气体排放的要求,分别建立同时考虑系统运行成本和系统污染气体排放的水火电力系统多目标优化调度模型、风-水-火互联电力系统联合调度模型,应用提出的改进多目标粒子群优化算法求解,得到了高效的调度方案,验证了改进算法对多能源互联电力系统多目标优化调度问题求解的可行性。