随着经济的发展、社会的进步，能源和环境污染问题日益成为人们关注的焦点。节能环保是调整能源结构和实施可持续发展战略的必然选择。发电系统作为能源消耗的大户，有责任进行节能降耗。对由水电和火电组成的多电源发电系统进行短期优化调度可有效减少煤炭消耗，提高发电效益。水火电短期优化调度是一个具有高维、非凸、非线性的复杂优化问题。因其在提高水电联合发电效益上效果明显，成为如今研究的热点。现如今对于此问题，主要从以下几个方面进行研究和发展：综合考虑影响因素建立适当的数学模型、选取恰当的指标(目标)、寻找更加有效实际的求解方法等。　　以提高水火电力系统联合运行的经济和环保效益为总目标，从减少化石燃料的使用量和降低燃煤机组发电成本两方面考虑，可将含梯级水电站电力系统短期发电调度问题化为4个具有时序的优化子问题：即梯级水电站发电量最大、水电耗水量最小、火力发电污染物排放最小以及火力发电总成本最小。以此建立的优化调度模型不仅可以确定火电的最佳出力和水电的最佳蓄放水策略，还可描述水电和火电的互补作用，充分体现节能和效益的理念。　　在模型求解上，本文针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点，在标准粒子群优化算法中引入最差粒子和自适应惯性权重，使粒子随进化进度自适应调整飞行方向和速度，向其自身和种群最优位置收敛的同时背离二者的最差位置，避免了算法过早收敛和陷于局部最优。针对各目标的量纲不同，权重系数难以合理确定的多目标优化问题，运用满意度函数和欧式距离函数对其进行归一化处理，并采用改进粒子群算法对处理后的目标进行优化求解。算例计算表明，该方法避免了目标权重选取的人为任意性，改进策略能增强粒子的局部收敛能力，加快算法的收敛速度，为求解具有复杂约束条件的非线性多目标规划问题提供了一利一简单有效的方法，具有一定的实用价值。通过两个算例仿真验证本文所建模型的正确性及其算法的有效性。