当前,可再生能源正在被大力发展以替代传统的化石燃料。目前我国的能源结构还处于不平衡的境地,能源需求量与日俱增而能源供给情况堪忧。与此同时,环境污染等问题也在日益严重,如何加速推动综合利用可再生能源现代化已成为当前我国应对能源危机的一个最佳方案。风光等新能源电力正逐步地渗透到整个我国的电力系统中,但由于它们所具有很强的不确定性难以作为发电主力。而我国水力资源丰富,并且水电具有很好的调峰效应。为了完善我国的能源供应结构,保障能源和经济安全,大力发展风、光、水、火多能源互补发电是十分必要的。为此,本文开展了如下工作:首先,本文探讨了风、光、水能发电原理以及多能互补的特性,结合新能源的出力特性分析了风光水火四种电源的天然互补优势,为建立多能互补优化模型奠定了基础。其次,综合考虑多电源约束的条件,以最小化发电成本和风光弃用量最少作为目标建立了风光水火联合优化调度模型。本文将一种新型的自然启发算法——蚁狮优化算法用于求解新能源接入的水火发电调度问题。由于在算法中使用随机行走机制和轮盘赌操作从而为算法提供了很高的探测能力。陷阱边界的缩小和精英行动提高了算法开发效率,使其在复杂领域具有强大的搜索能力。最后,以某省风光水火多源综合互补优化项目为例进行研究。采用蚁狮算法对所建立模型进行求解,通过与粒子群算法和改进粒子群算法的适应度结果和收敛迭代曲线的比较,表明了蚁狮算法相比于粒子群算法的优越性。验证了蚁狮算法在求解电网短期优化调度问题可以实现经济效益和环保效益最大化。