电力工业的市场化改革正在全世界范围内展开，我国正处在“厂网分开，竞价上网”这一改革过程之中。由于电力需求以及电价的不确定性，发电商如何投标来最大化自己的利润，同时降低风险已经成为一个重要的研究课题。发电商的投资都以收益为目的的，但是由于各种因素影响，各种投资收益都是不确定的，这种不确定性就是风险，风险预测和管理对发电企业来说是非常重要的。 本文在此背景的基础上，借助金融学的风险管理理论，采用CVaR(条件风险价值)作为风险度量指标，构建电力市场中的发电商的最优投标模型，并利用相应的算法求解这些模型。 (1)分析了现有的不完全信息下的发电商投标策略的处理方法以及优缺点，发电商通过对市场其他竞争对手的投标策略的分布函数进行估计，运用概率论等数学方法，从而最终确定投标策略。 (2)引入了PSO算法解决不确定复杂非线性优化问题，该算法具有简单易行和全局最优解的优点，并且与初始点的位置选择无关。在电力系统中有广泛的应用，在此基础上提出了混沌粒子群算法求解最优潮流问题，实例分析验证了算法的正确性和有效性。 (3)在兼顾利润最大和风险最小这两个冲突目标情况下构造了基于CVaR发电公司最优投标策略。分别以利润最大化为前提的风险最小化设计了相应的带CVaR风险约束的发电商最优投标模型和以风险最小化为前提的利润最大化的CRP模型，并根据模型的特点设计了相应的算法进行求解。 (4)以4节点2发电机结构模型和9节点2发电机系统为例进行求解。理论上证明提算法的可行性后，以高级语言matlab为工具，编程实现所提出的算法，用实验数据检验算法的有效性。