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在传统的经济调度模型中,为了保持模型具有凸优化的特点,而忽略了机组的一些实际运行特性,如阀点效应、禁止运行区及多燃料选择对经济调度的影响。在本文中,机组的阀点效应、禁止运行区及多燃料选择的影响都被考虑到了经济调度的模型中,这样保证了经济调度模型的精确性,但是这会使得经济调度的模型更加复杂。从数学上讲,考虑阀点效应、禁止运行区及多燃料选择的动态经济调度是一个典型的高维、动态非凸、非线性的优化问题。用以解决此类问题的方法主要分为数学优化算法和启发式算法两大类。首先,由于阀点效应会使解空间中出现大量的局部极小值点,对提出的求解经济调度问题的数学规划类算法具有非常大的影响,所以本文在模型较为简单的静态经济调度问题中只考虑阀点效应,并且学习了局部最小值的特点,即:对于一个局部最小值,大多数机组都运行在阀点上,一个松弛机组用来调节功率负载平衡,其他的机组运行在输出功率的上、下限上。而后,学习和编程了考虑阀点效应的静态经济调度问题的全局最小值的两种方法,即:适用于机组数较少系统的遍历搜索(TSM)算法和用于求解大系统的空间斜率下降(DSD)算法。其次,本文进一步在模型相对复杂的的动态经济调度问题中考虑了阀点效应的影响。由于这类问题的非凸及非线性,所以本文提出了利用混合整数二次规划(MIQP)与温启动技术、多步法和解空间压缩法相结合的方法。同时,混合整数线性规划(MILP)与温启动技术,多步法和解空间压缩法相结合也可以求解这类问题。本文还通过将MILP法和DSD法相结合,提出了另一种用于快速求解这类问题的两步法。通过在GAMS软件中编程算法和对算例的求解,证明了这两种方法均具有良好的求解精度和求解效率。最后,本文研究了模型最为复杂的考虑阀点效应、禁止运行区及多燃料选择的动态经济调度问题并且应用混合整数二次规划算法与温启动技术,多步法,解空间压缩法相结合来解决这个问题。通过在GAMS软件中10机组算例编程计算,验证了所提算法的良好求解性能。