经济负荷分配是指在满足发电机组或电力系统运行约束条件的基础上,在各台机组间合理地分配负荷以达到最小化发电成本,是电力系统中典型的优化问题。而在“竞价上网”的实际中,提高机组的经济性,降低发电成本,是电厂取得电网竞价优势所面临的迫切任务,因此在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,降低生产成本意义重大。本文以机组的煤耗特性为目标函数研究了三种经济负荷分配模型,分析了目标函数的构成以及各种约束条件,并针对各种模型的特点,分别采用不同的智能优化算法对其进行优化,得到最优负荷分配结果。论文作了以下几个工作:首先,研究了含有阀点效应的经济负荷分配问题。由于机组阀点效应的作用导致耗量特性不连续、非线性、不可导,很难用经典的数学算法求解。本文采用单纯形法和粒子群混合算法来解决这一问题。混合算法充分利用粒子群算法强大的全局搜索能力和单纯形法快速的局部搜索能力,大大提高了解的质量和算法的收敛速度。其次,研究了热电联产的经济负荷分配问题。由于该问题的目标函数里同时考虑了电力和热能两种负荷,并且两种负荷之间存在相互关联,导致约束条件增多,求解更加复杂。本文提出了一种基于自调节的粒子群算法求解该问题。该方法通过可行化调整机制处理等式约束,采用外点罚函数法来处理不等式约束,从而提高粒子群在进化过程中可行性解的数目,增加获得最优解的机会。最后,针对具有多燃料的经济负荷分配问题,本文提出利用差分进化算法求解含有阀点效应的多燃料经济负荷分配问题,得到了比现有文献更好的优化结果。