随着电力系统规模日益扩大,各个行业发展对电力依赖程度的加深,经济调度是电力系统运行的最重要问题之一。同时,国家的经济发展主要依托的基本物质就是能源,国家经济的产业基本是工业能源,实现国家“新基建”战略发展和升级工业4.0的重要物质基础也是能源。在全世界各个国家的稳定发展过程中也将其能源作为其中国家战略问题之一。作为一种不但有助于提升能源利用率,而且有益于改善环境问题的产业,热电联产适合可持续发展的需要。然则,热电的需求和机组存在着相关的约束条件,以及热电联产的互相作用对热电生产经济配置产生很大的制约和困难。相关的热电联产负荷调度模型及算法一直是从事能源研究的人员重要热点议题,本文在传统遗传算法的基础上,提出了多智能体纵横交叉算法对热电联产经济调度的问题进行探讨和分析。首先,本文介绍了热电联产负荷分配模型,包括热电负荷目标函数,系统负荷平衡约束条件以及机组出力约束条件。其次,本文引用了一种人工智能优化算法—纵横交叉算法,介绍了纵横交叉算法的理论,过程原理、算法特点以及应用情况,并重点分析了该算法在电力系统的应用和发展现状。在纵横交叉算法的基础上,提出了多智能体纵横交叉算法,改善了纵横交叉算法中的收敛速度和精度的问题,同时分析了多智能体纵横交叉算法的执行过程,如何实现热电联产调度模型的仿真。最后,本文针对四机组、七机组、二十四机组、四十八机组的热电联产设计仿真方案,采用MATLAB进行仿真得出结果,通过仿真实验,提出合理的调度策略,再同其他算法仿真实验情况进行对比和分析。最终实验的结果表明,多智能体纵横交叉算法能够解决热电联产经济调度的问题,在实际调度生产中具有实际意义。