随着社会经济的不断进步,对电力的需求不断的增加。电力作为当今能源的重要组成部分,以往的电力环境经济调度在实际的应用中可能不再能满足当今社会可持续发展的要求。过去较多应用于求解电力环境经济调度的方法主要是群体智能算法以及一些基于数值计算的方法。但是采用群体智能算法的方式比较容易陷入局部最优点的可能,同时采用数值计算的方法需要对问题的维度进行考虑,如何研究在群智能算法与数据计算方法在电力系统中的应用,对于整个发电系统以及配电网来说是非常有意义的。本文通过对群体智能算法、数值计算方法、混沌映射的结合,给出了一种改进的智能水滴算法,同时将该改进的方法应用于求解电力环境经济调度问题。改进的方法采用Tent混沌映射对智能水滴算法的速度更新参数以及泥土量更新参数进行处理,同时对算法节点间路径的初始泥土量进行混沌初始化,来增加算法选择过程的多样性,以一定程度上避免算法陷入局部最优值;同时在改进的算法中引入序列二次规划SQP方法,利用SQP对智能水滴算法水滴每次迭代的解进一步进行调整,以得到更好的解集。通过对智能水滴算法、Tent混沌映射、SQP的介绍,给出了改进的智能水滴算法CIWD-SQP的算法流程与步骤,然后对给出的算法用四个标准测试函数进行了实验仿真。通过对电力环境经济调度问题的背景以及国内外研究现状进行阐述、总结与概括,阐述了电力环境经济调度问题的数学模型,同时给出了常用于求解该问题的粒子群算法、差分进化算法进行了介绍。本文在对智能水滴算法的研究基础上,给出基于Tent混沌映射、序列二次规划SQP与之相结合的方法,用于求解电力环境经济调度问题。最后,本文分别以5机组和10机组的测试系统对本文给出的算法进行验证,采用不同权重因子的方式将机组的污染气体排放量与发电煤耗成本转化为单目标,同时对等式约束用惩罚因子嵌入到总的目标中对机组的电力环境经济调度问题进行求解。用将所给出的算法在Matlab上进行仿真,用于求解机组的电力环境经济调度问题,通过与其他几种方法对比,结果表明了本文所给出方法的可行性与有效性。