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随着国家产业结构调整和电网负荷峰谷差的日益增大,电力系统优化调度问题的研究具有越来越重要的现实意义。由于水电系统中的水、电耦合关系需同热力发电系统相协调,并使得发电消耗费用最小,因此水火电调度是一项比纯热力机组调度更为复杂的任务。传统的优化调度方法在求解该问题时存在一定的缺陷,而近年来出现的智能仿生算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理,为水火电经济调度方法开辟了新的思路。本文研究了传统经济调度方法和部分智能仿生算法,总结了它们各自的优缺点;介绍了传统遗传算法的步骤和要素,给出了几种改