电力系统最优潮流问题是典型的具有可伸缩性的多目标非线性规划问题。随着系统规模的不断扩大,变量和约束条件的数目剧增,变量之间复杂的函数关系和众多的非线性约束条件使最优潮流跻身于困难的大规模数学规划问题行列。近年来粒子群优化算法以独特的优点和机制为解决大规模非线性复杂问题提供了新的思路和方法,为解决电力系统中的相关问题提供了新的途径与手段。本文在总结已有最优潮流算法研究状况的基础上,通过对多种优化算法的比较和讨论,提出采用粒子群优化算法对电力系统最优潮流相关问题进行研究。该方法利用智能优化理论将最优潮流问题转化成一个无约束极值问题,该算法具有并行处理特征,鲁棒性好,易于实现,能够有效的提高算法的全局收敛能力和计算精度。该方法使用目标函数信息来指导在解空间中的搜索,克服了传统优化算法需要做假设和近似处理的困难。根据约束条件的越限量大小,动态的调整障碍因子,在保证全局搜索能力的基础上改进了收敛速度。将动态调整制约函数的粒子群优化算法应用到最优潮流问题的求解中,很好的处理了潮流计算中的大量等式和不等式约束问题,应用此算法对IEEE-30节点系统进行无功优化和可用输电能力问题研究,结果表明该算法的有效性,具有实用意义。最后,对所做工作进行了总结,提出了本文的主要贡献和不足之处,对不足之处提出了改进看法,并对未来粒子群优化法最优潮流的应用进行了展望。