一种基于核主成分分析融合粒子群算法的多燃料经济调度方法。该方法将核主成分分析(Kernel Principal component analysis,简称KPCA)方法融合到粒子群算法的速度更新策略中,进行多燃料经济调度。在粒子向最优解聚集时,该策略不仅考虑单个粒子的信息,而且综合了考虑多个粒子的信息,从而避免了在迭代过程中造成信息的不必要浪费。该方法在多燃料经济调度的燃料成本函数上进行了测试,并与其他两种方法进行比较。结果显示,本发明能较好地避免算法过早收敛而陷入局部最小值,有效降低多燃料成本费用。