在水电站水库调度过程中存在着许多不可预见因素,这些不可预见因素的存在必然会对水库的运行调度带来风险。主要包括:来水风险、决策放水风险、发电效益风险。而来水风险起决定性作用。风险决策分析的目的就是采用相关方法对产生风险的各种可能的误差进行分析和评估,找出风险效益匹配或风险偏好最合适的决策方案。在本论文中,主要针对水库时段来水风险及电站调度期发电效益风险进行研究。对水库调度期面临时段而言,调度风险主要来自于入库径流的不确定性。由于时段入库径流的不确定性,导致决策结果的不确定性。目前得到较多应用的水文预报模型,预报制作单位都把它们视作确定性的,作为它们输出的预报值一般以确定值的形式发布给用户。然而,水文过程的发生与发展取决于气象因素和地理因素,是一个复杂的动态过程;水文预报模型接受水文、气象等多种输入,运用概化的模型参数,只是客观水文过程的仿真。这些复杂的因素导致了水文预报(入库径流预报)必然存在不确定性。基于马尔可夫过程的水库发电优化调度,受到广泛研究的优化准则是收益期望值最优。然而,期望准则对风险是不敏感的,不适宜需要直接对风险有所反映或限制的优化问题。在水电站水库优化调度中,为保证一定水平的发电收益,调度策略在尽可能使年期望总发电量大的同时,还要求平时发电量低于某个给定值的概率不得大于某个预定值。仅限于以收益期望值为优化目标是不够的,有必要选择其他的优化目标来反映实际问题的风险及决策者的意愿或风险偏好。在阅读和研究大量水库调度领域文献的基础上,研究了中长期优化调度以及发电调度风险评估问题。论文主要内容及创新成果包括如下几部分:第一部分(第三章)介绍了一种水库中长期补偿优化调度方法。对其建模原理、特点及求解方法进行了详细评述,并对实例的优化结果进行了详细分析。第二部分(第四章)介绍了一种水库调度时段风险分析法。采用贝叶斯概率水文预报理论,将实时气象因子与历史水文数据序列相结合,综合利用各种信息以提高入库径流预报精度。采用因子灰关联预报模型对流域中长期降水进行预报,建立流域降水径流确定性预报模型和贝叶斯概率水文预报模型,并以概率分布形式定量地描述水文预报的不确定度。以隶属东北电网的丰满水库为例,对所建立的模型进行了检验。第三部分(第五章)则给出一种水库优化调度收益最小风险模型。该模型以事件风险概率为优化目标,寻求最优策略。具体可描述为:对预给定的调度期发电总收益水平,寻求最优的水库调度控制策略,使得收益低于此预收益值的概率风险最小。此模型有利于决策者根据自己风险承受能力及风险偏好,选择不同的控制策略。最后,对全文进行了总结与展望。在对全文研究工作进行总结的基础上,对今后有待于深入研究的问题及研究方向进行了展望。