随着经济的快速增长和全社会用电量的逐年攀升,电力工业已成为支撑国家经济发展的重要行业。由于我国的能源具有富煤、贫油和少气的特点,因此在未来较长的一段时期内,燃煤机组仍是我国的主力发电机组。面对日益严峻的能源形势和环境保护压力,促进燃煤发电企业的节能减排,将是我国保持经济可持续发展的必然要求之一。本文以电力生产企业的节能减排为研究背景,以燃煤机组的安全经济运行、多机组联合调度优化为研究目的,对动力配煤问题、经济调度问题和机组组合问题进行了深入的研究。研究成果体现在以下四个方面:（1）对布谷鸟算法的变体和应用进行了归类和总结,重点研究了布谷鸟算法的参数设置。在六个基准测试函数上进行了参数灵敏度分析,实验结果表明布谷鸟算法对自身参数值敏感,通过正交实验给出了一组较好的参数组合。（2）燃煤机组的动力配煤通过科学的混配单煤,解决了锅炉设计时的煤质与实际供应煤质不匹配的问题,提高了热效率,降低了发电成本。在分析现有单煤和混煤煤质关系的基础上,建立了基于配煤成本最低且单煤资源受限的0-1混合整数规划模型。为了进一步降低配煤成本并保证混煤在理论上不结渣,允许混煤部分煤质指标超标,并将超标的煤质作为惩罚项加入到原目标函数,得到了新的配煤模型。实验结果表明新模型在以较小的代价即牺牲部分混煤煤质指标的前提下,可获得单价更低的配煤方案。（3）经典电力经济调度问题具有非凸、不连续和非线性的特点,不易求解,本文提出了一种基于相邻学习的布谷鸟算法可高效的求解该问题。首先,定义了该问题的解的结构。然后,采用自适应步长因子提高算法的全局探测能力,采用相邻学习策略提高算法局部搜索能力,并使用改进的λ迭代方法提高新解的生成速度。数值实验在含有6、13、20和40机组的基准测试系统上进行,实验结果表明改进的布谷鸟算法能快速有效的找到问题的高质量解,特别在大规模测试系统上,发电成本明显低于文献中给出的值。（4）提出了求解电力系统机组组合问题的改进二进制布谷鸟算法。首先,用二维数组定义了该问题的解的结构,并引入一种新的二进制更新策略帮助算法沿着可行的方向搜索。然后,使用基于信息交换机制和优先列表的启发式搜索策略提高算法的局部寻优能力。最后,使用贪婪式的修复策略提高解的多样性。数值实验在含有10-100机组的基准测试系统上进行,实验结果表明改进的二进制布谷鸟算法能够高效的求解机组组合问题,与其它算法相比,其收敛速度更快,解的质量更高。本文通过对燃煤机组相关问题的研究,在动力配煤、传统经济调度和经典机组组合的决策方面均提出了新的解决方法,实验结果验证了新方法的有效性,同时也为火电厂的节能减排工作和进一步的工程应用奠定了理论基础。