基于群体智能的电力系统优化调度理论与方法是一种利用群体智能算法解决电力系统调度问题的先进技术。该理论借鉴自然界中生物群体的协作与自组织行为，如蚁群、鸟群、鱼群等，通过模拟这些智能行为来优化电力系统的运行效率、经济性和可靠性。群体智能算法包括蚁群优化（ACO）、粒子群优化（PSO）、人工蜂群算法（ABC）等，这些算法具有并行计算、全局搜索和自适应能力强的特点，能够有效处理电力系统中的非线性、多目标、高维优化问题。在电力系统优化调度中，群体智能方法可以应用于机组组合、经济调度、无功优化、负荷分配等多个方面，帮助降低发电成本、提高能源利用率、增强系统稳定性，并为可再生能源的大规模并网提供有效的调度策略。这一理论与方法为电力系统的智能化、高效化运行提供了新的思路和工具，是当前电力系统优化领域的重要研究方向。
