总体而言，蚁群算法在电力系统调度中的应用表明它具有潜力，能够有效降低电力系统的运行成本，并有助于应对系统的复杂性和不确定性。然而，其性能受到参数设置的影响，需要仔细调整和优化以适应具体问题。此外，蚁群算法通常需要与其他方法结合使用，以充分发挥其优势。
蚁群算法在电力系统中的应用虽然具有很多优点，但也存在一些局限性。同时，对于未来展望，可以考虑如何克服这些局限性并进一步推动算法的发展。
蚁群算法的计算复杂度较高，特别是在处理大规模电力系统时，可能需要大量的计算资源和时间。这限制了它在实际应用中的可行性。
算法的性能高度依赖于参数的设置，如信息素挥发率、启发式规则权重等。不正确的参数选择可能导致算法陷入局部最优解或者收敛速度缓慢。
蚁群算法不保证在有限时间内收敛到全局最优解。有时候，算法可能需要大量的迭代才能找到令人满意的解决方案。
蚁群算法通常在静态环境中运行，难以应对电力系统中的实时变化，如负荷波动或设备故障。电力系统问题通常涉及多个决策目标，如成本最小化、可靠性最大化和环境影响最小化。蚁群算法在多目标优化方面的应用仍然具有挑战性。
未来可以探索蚁群算法与其他优化方法的混合使用，以克服其局限性。例如，将蚁群算法与遗传算法或模拟退火算法结合，以获得更好的性能。
利用大数据和机器学习技术，可以改进蚁群算法的参数设置和性能预测，使其更适用于电力系统的复杂性和不确定性。
开发实时应用版本的蚁群算法，以适应电力系统中的实时决策和动态环境。这将有助于提高电力系统的响应性和稳定性。
