长期以来,入库径流过程预报误差一直是影响水库水能资源利用效益发挥的重要因素之一,如果对其规律把握不够准确,依据预报结果制定的发电调度计划在实际执行过程中,水库水位可能产生越过其上限或下限,从而导致水库弃水或水电站被迫修改发电调度计划,给电力系统运行和水能资源利用效益发挥带来一定的风险或效益损失。因此,在尽可能准确描述入库径流过程预报误差分布规律基础上对水库短期发电调度可能产生的风险事件进行具体分析,甄别主要风险要素,从而对风险事件进行定性和定量估计,对于变化环境下电力系统的安全稳定和水能资源利用效益的提高具有重要意义。首先,本文为了更加精确快速的分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,针对包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大的特点,充分利用变分自编码器方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立了基于VAE的入库径流过程预报误差随机模拟模型,并与改进的Gibbs方法进行了对比验证;其次,在对入库径流过程已知条件下的水库短期发电调度计划制定分析的基础上,以水库发电量不足风险率及弃水机会损失为风险指标,构建了考虑预报误差的水库短期发电调度风险估计模型,并对动态规划方法的求解过程进行了相应改进,给出了风险指标的估计方法;最后,以官地水库为例,将整个时期划分为枯水期、过渡期及汛期,对官地水库入库径流过程进行了随机模拟,并对官地水库短期发电调度的发电量不足风险率和弃水机会损失两个风险指标进行了估计,验证了模型合理性和有效性,为考虑入库径流预报不确定性的水电站水库调度决策提供了更为丰富的参考信息。