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电力系统调度是确保电力系统安全稳定运行的重要环节之一，是确保负荷侧可靠、不间断地获得高质量电能的重要手段，其在节约发电总成本和提高资源的利用率中具有非常显著的作用。通过将电力系统进行分区域可以实现区域之间互为备用从而减少备用的容量，另外一方面将电力系统分区可以有效地提高电力系统的稳定性提高供电质量。本文在原始的纵横交叉算法（CSO）的基础提出不同的改进方案用于求解多种类型的电力系统多区域调度问题，其中包括采用原始CSO算法求解电力系统多区域经济调度（MAED），采用NW小世界网络改进CSO算法并结合Pareto多目标处理策略求解多目标电力系统多区域环境经济调度（MOMAEED），采用NW小世界网络改进差分纵横交叉算法用于求解电力系统多区域动态经济调度（MADED）。 针对电力系统多区域经济调度问题，基于CSO算法采用双交叉机制的特点，尝试采用CSO算法求解大规模多约束的MAED问题。由仿真结果表明，CSO算法在求解大规模多约束问题时有效的避免了早熟现象和维局部最优问题，使得其具有良好的的收敛特性，特别适用于求解大规模经济调度模型。 随后，在电力系统优化调度理论基础上，将模型由单时段的静态调度转向多时段的动态调度，建立考虑负荷随机性影响的动态经济调度模型。文中提出采用 NW小世界网络改进差分纵横交叉混合算法用于求解该MADED问题，在文中给出详细的求解步骤。并针对10机组考虑多燃料特性和阀点效应的 MADED问题进行仿真分析，从仿真结果来看NWDECSO算法的优化结果显然比其他算法更具优势，实验结果表明 NWDECSO算法在求解此类复杂的工程优化问题时具有较强的鲁棒性和适用性。 最后在电力系统多区域优化调度理论基础上，建立同时考虑燃料费用及污染排放的静态电力系统多区域环境经济调度模型。本文基于CSO算法的概念及特点，采用NW小世界网络对其进行改进,形成NWCSO算法，并结合Pareto占优概念，将NWCSO算法的应用领域扩展到多目标邻域，提出多目标小世界纵横交叉算法（MONWCSO）。在算法模型中，通过NW小世界网络对种群进行划分和CSO算法的双交叉机制，设计采用快速排序和计算非劣解之间拥挤距离的方法对非劣解进行排序，形成Pareto前沿矩阵，最后采用模糊决策理论择出最优折中解。在文中给出了算法具体实施步骤。本文中将MONWCSO算法应用于求解16机组4区域和40机组4区域的MOMAEED问题。仿真结果表明，MONWCSO算法所得到的调度方案对比其他算法更加优越，方案降低了运行成本和提高了环保性。