提高汽轮机发电机组的经济效益历来是火电厂技术改造和更新的核心问题，国家已经将火电厂节能技术改造列入电力行业的重点科技计划。循环水系统作为火电厂的重要部分，其优化运行问题已日益引起人们的高度重视。　　 本文以火电厂循环水系统泵组优化运行为主线，以最优化算法——粒子群优化算法研究为突破口，在算法的收敛性研究和算法设计等关键问题上，做了研究工作，并取得了一些研究成果。工程应用中，优化问题很多采用带随机惯性权重的粒子群优化算法，并得到了很好的效果。然而，其稳定性理论基础还比较薄弱。在随机系统理论和已有的理论成果的基础上，对粒子群优化算法进行算法分析推导，运用随机过程中期望和方差的概念及Jury稳定判据，得到了粒子群优化算法在随机惯性权重条件下的收敛性条件，即随机惯性权重的期望和方差满足给定的收敛性定理时，系统一定收敛。通过和已有文献相比较，得到了更好的结果和判据。仿真结果进一步说明了该结论的有效性。　　 本文针对循环水系统的优化运行问题进行了算法设计．在综合对比应用于循环水系统轴功率优化模型的两种不同的粒子群优化算法的基础上，提出用服从均匀分布惯性权重的粒子群优化算法求解轴功率优化问题，得到了最优决策向量。该算法能够有效地找到循环水系统中循环水泵的最优组合和最佳调速比，使水泵运行在高效区内，提高系统的运行效率。与遗传算法相比，该算法更具优越性，其实现简单，收敛速度快，并有更好的全局收敛特性和更小的系统误差。仿真结果证明该算法的有效性和可行性。