水电站水库群联合优化调度问题是一个大型、动态、非凸、非线性的多目标、多阶段不确定性优化问题,约束条件涉及到水文循环、发电控制、电网安全、电能需求以及用电行为等诸多方面,国内外众多学者一直致力于研究能有效解决上述问题的各种方法,至今几乎没有令人满意的解决方法。因此,流域梯级复杂水电能源系统多目标调度决策的理论与方法的研究始终是学术前沿的热点问题。本文通过对梯级调度复杂的目标以及约束条件的分析,吸收和发展智能进化领域的最新研究成果,利用蚁群算法,对梯级水电的发电调度、洪水调度以及水电联合调度问题进行了深入全面的研究,研究成果为复杂梯级水电调度问题的解决提供了一条新的有效途径,发展了流域梯级水电系统优化调度的理论。研究成果成功应用于堵河流域梯级水电联合调度工程实践,为流域梯级的安全经济运行提供了科学的决策依据。主要研究工作和创新性成果如下:　　蚁群算法具有很强的发现较好解的能力,其鲁棒性强,计算效率高,易于分布和并行实现。利用蚁群算法可与其它方法结合等特点,研究基于蚁群算法的梯级水电站发电优化模型的高效求解方法,该方法通过引入变异特征,应用局部搜索机制优化路径等手段提高了算法的搜索效率,改善了算法的收敛性能。　　以削峰率最大为目标,以水库的最高水位、下泄洪峰流量为调控对象,提出基于蚁群算法的水库防洪调度模型及其求解方法,通过计算决策变量的可行域,减少算法的计算复杂度,以典型设计洪水条件下三峡水库的洪水调度问题为应用对象,验证提出的模型和方法的有效性和工程实用性。　　以下泄洪峰流量最小为防洪调度目标,以调度期末蓄水水位为发电效益指标,提出基于多目标蚁群算法的水电联合优化调度模型与求解方法,对水库多目标联合优化调度问题进行研究,得到协调发电和防洪的水库运行方式,使得水库在防洪安全的前提下获得尽可能大的发电效益。　　依据提出的基于蚁群算法的梯级发电调度、洪水优化调度、以及基于多目标蚁群算法的水电联合多目标调度方法,对堵河流域梯级的发电、防洪和水电联合调度进行了工程应用研究。研究成果为堵河流域梯级水电的安全经济运行提供了科学依据。