摘要
电力系统经济负荷分配是保证电力系统安全稳定运行和实现电力资源优化配置的关键环节。
传统的优化方法难以满足大规模、高复杂度电力系统的求解需求。
智能算法作为一类模拟自然界生物进化和群体智能行为的优化算法，具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，为解决电力系统经济负荷分配问题提供了新的思路。
本文综述了近年来智能算法在电力系统经济负荷分配优化研究中的应用现状，首先介绍了电力系统经济负荷分配的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遗传算法、粒子群算法、差分进化算法和模拟退火算法等几种典型智能算法的基本原理及其在该领域的应用研究进展，并对不同算法的优缺点和适用范围进行了分析比较。
最后总结了智能算法在电力系统经济负荷分配优化研究中面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：电力系统；经济负荷分配；智能算法；优化策略
#1.1电力系统经济负荷分配电力系统经济负荷分配（EconomicLoadDispatch,ELD）是指在满足系统安全约束条件和负荷需求的前提下，合理安排各发电机组的出力，以实现燃料成本最低、污染物排放最少或综合效益最优的目标。
它是电力系统运行和规划中的一个重要优化问题，对提高电力系统的经济性和可靠性具有重要意义。
#1.2智能算法智能算法是一类模拟自然界生物进化过程或群体智能行为的启发式搜索算法，具有自适应、自学习、全局搜索能力强等特点，能够有效解决传统优化算法难以处理的复杂优化问题。
常见的智能算法包括：遗传算法(GeneticAlgorithm,GA):模仿生物遗传和进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，逐步搜索最优解。
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