摘要：为了在电力系统优化调度中同时兼顾整个时段的经济和环境效益，该文建立了考虑阀点效应和系统网损的电力系统动态环境经济调度模型，提出了一种改进的多目标教与学优化算法对模型进行求解。算法引入了反向学习策略、外部最优解集策略、基于个体稀疏度的教师选取策略、模糊满意度和动态班级策略，通过动态启发式随机约束处理与罚函数相结合的方法对违背约束的个体进行修正与惩罚。最后，用10机算例对文中提出的模型和算法进行了仿真测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明文中算法的有效性和优越性。

关键词：动态环境经济调度 教与学算法 动态启发式随机约束处理 帕累托最优解 反向学习 

单位：武汉大学电气工程学院; 武汉430072