科学领域,工程领域和经济领域都涉及到很多复杂的、非线性的甚至非凸形式的最优化问题。在电力系统分析和控制系统设计中同样存在大量的这类难优化问题如输电网络扩展、机组组合以及发电机参数辨识等。因此,非常多的算法发展并被用于求解这类难优化问题并取得了不同程度的成果。粒子群优化算法是近年来发展起来的一门新的优化技术,该算法已通过实践证明了其用于求解一类复杂优化问题的有效性。论文阐述了该算法的算法模型并且从理论上分析了该算法的收敛性质并初步应用于解决电力系统中的问题。混合粒子群优化算法被成功用于求解电力系统机组组合问题。在基本粒子群优化算法的基础上,提出了一种新颖的扩展粒子群优化算法,设计了扩展粒子群优化算法的自适应参数选择机制并成功用于求解发电机参数辨识问题。论文还构造了用于求解离散变量优化问题的离散粒子群优化算法模型并初步应用于电力系统输电网络扩展问题的求解。