随着科学技术的持续进步和经济社会的不断发展,人类对能源资源的需求迅速增长,由此造成的能源枯竭和环境恶化的问题日益严峻,已经严重威胁到了人类自身的生存和发展。因此,有必要开展热电联合系统经济环境调度相关的研究。本文的主要内容如下:首先,介绍了多目标优化问题和多目标优化算法的相关概念,阐明了基于帕累托支配的多目标优化算法的框架和多目标细菌群体趋药性算法的基本原理、具体流程,并分析了多目标细菌群体趋药性算法存在的搜索能力、收敛性较差和难以满足多目标优化问题求解时解集的多样性和分布性要求等局限性。其次,提出了一种基于帕累托支配的改进多目标细菌群体趋药性（MOBCC）算法和一种基于约束违反指数的改进约束处理方法,更有效地对多目标优化问题进行求解,并权衡了不同约束条件之间关系,并使约束条件在多目标优化的收敛过程中逐渐得以满足。将改进MOBCC算法在15个多目标测试问题和优化演进上与3种常见的多目标优化算法进行了对比,并分析了细菌群体规模和最大迭代次数对改进MOBCC算法性能的影响。测试结果验证了改进MOBCC算法在收敛性、解集多样性、时间效率和收敛速度上具有优越的性能。最后,建立了热电联合系统经济环境调度模型,提出了一种基于目标满意度与目标权重之间关系的改进多目标决策方法,更好地满足了决策者的偏好。算例分析验证了热电联合系统经济环境调度能够在热电联合系统运行的经济目标最优和环境目标最优之间实现折衷,实现热电联合系统的优化运行,风电机组、电锅炉和储热装置能够降低总成本和总大气污染物排放量,实现热电联合系统经济目标和环境目标更加优化的运行,能量转换装置和储热装置能够保证较高的新能源消纳,缓解“三北”地区的弃风弃光和解决新能源限电问题,热电联合系统动态经济环境调度保证了热电解耦的实现。