国内流域性的梯级水电开发进展迅速,“流域、梯级、滚动、综合”成为当前水电开发的指导方针。由于梯级水电调度要综合考虑防洪、航运、泥沙、生态等多方面的约束,还要考虑梯级水电之间的水力和电力联系,梯级水电优化调度模型的求解是一个复杂的多约束优化问题。国内外众多学者一直致力于研究能有效解决上述问题的方法。然而,解决各种复杂目标之间的矛盾使得问题描述和模型求解极为困难,亟待进一步发展梯级水电联合优化调度的理论和模型,并进行深入研究及技术实现。为此,本文采用复杂系统理论和现代智能进化方法,根据梯级水电站的自身约束条件,建立了梯级水电站的优化调度模型,并对三峡梯级水电联合优化调度问题进行了深入研究,为三峡梯级水电的科学调度提供决策依据。主要研究工作和创新性成果如下：　　针对现有算法在求解流域梯级水电联合调度等复杂大规模优化问题时存在计算复杂度高、非劣解多样性差和难以处理复杂约束条件等问题,提出了基于智能粒子群优化算法的三峡梯级发电优化调度模型。计算中引入交叉算子和可变惯性权重,加大全局搜索范围和收敛速度;并通过计算决策变量的约束廊道,将复杂条件下的梯级优化调度模型转化为无约束优化问题,算法简单、容易实现。　　根据三峡梯级防洪规划和运行特点,选取削峰率最大作为防洪优化调度准则,以分段试算法为基础建立三峡梯级防洪调度模型。以入库洪峰流量削减最多作为防洪调度的最优性判别指标,其实质是指在保证枢纽及水库安全的前提下,充分利用防洪库容进行调蓄,使下泄流量尽量均匀,以减小下游的防洪压力,充分发挥三峡梯级防洪效益,模型符合三峡梯级调度原则。　　梯级水电优化调度是一个非线性的多目标优化问题。文中以动用防洪库容最小和下泄洪峰最小为目标,采用基于粒子群的多目标优化算法对防洪调度进行研究,得出了综合上、下游防洪关系的最优折衷解;以调度期末的水位为发电指标,以水库最高水位和削峰率为防洪指标,研究了汛期拦蓄洪尾的水电联合优化调度;以汛末提前蓄水作为水库优化调度的研究重点,分析了不同蓄水时机和方式对防洪、发电的影响,为水库多目标调度提供决策依据。　　梯级水电多目标调度方案优选的难点是指标权重的确定。针对单一考虑主观权重或客观权重的多目标决策模型的缺陷,提出了兼顾主客观权重的多目标模糊优选模型,在利用模糊循环迭代确定客观权重的基础上,再根据决策者的偏好和意愿决定是否对指标权重进行主观调整,计算得出调度方案的合理排序,优选出的方案能够充分体现决策者的意图。　　梯级水电站受到丰水、枯水季节变化,自身发电效率降低,进而影响其在市场中的交易。针对梯级水电站自身入库径流随机性,汛期需要兼顾防洪、发电、航运等不确定因素以及市场中的电价波动等特点,提出把梯级水电站交易方式按照时间先后尺度分为上下两层,每层采用序贯决策中的Markov决策,把梯级水电站在电力市场中的交易过程描述为多时间尺度的Markov动态决策,构建了梯级水电站在市场中交易的序贯决策模型。