水电站水库常规调度图是确定水库运行的基本依据，上、下基本调度线界定了保证出力的范围。当库水位处在上基本调度线时发保证出力反映了历时法保守的一面，而当处在下基本调度线上时发保证出力则反映历时法风险性的另一面。由于历史实测水文资料的有限性及径流序列的随机性，已有的径流资料并不能完全反映流域水文特性的客观规律，因此利用有限的水文径流资料绘制的水库调度图存在较大的局限性。实际调度中也发现，对编制的常规调度图根据经验予以适当改动，则可以提高水库的运行效益。正基于此，本文试图建立相应的数学模型对常规调度图进行优化，以期在保证率不变的前提下，提高水库的运行效益，无疑，该项研究对充分利用水力资源、发挥工程效益、提高运行管理水平具有重要的理论意义和广阔的应用前景。 求解水电厂厂内经济运行的方法很多，如等微增率法、非线性规划和动态规划法等。由于机组流量特定曲线在其容量范围内并非呈单调凹函数，等微增率法不能直接使用；非线性规划则需要将各种曲线选配成合适的方程式，求解也比较困难，而且很难得到全局最优解；动态规划法需将状态空问进行离散化处理，离散点越多，精度越高，但占用计算机内存和计算机时越大，尤其对多维问题有可能导致“维数灾”。 文中采用改进遗传算法求解水电站厂内经济运行问题。该法从多条路径进行搜索，可取得全局或准全局最优解，适应性强，是一种有效的自适应随机搜索算法。就计算机时而言，当电厂数目或机组台数较少时，与动态规划法相比，两者几乎没有差别，当电厂数目或机组台数增加时，改进遗传算法优于动态规划。为了验证改进遗传算法的有效性，作者编制了改进遗传算法和动态规划算法程序，并对两者解算结果进行对比分析比较。 对梯级水电站群，由于水流时滞现象的存在，在制定梯级电站日优化运行计划时，需要考虑滞后水流在相临日间的影响。显然，假设没有时滞τ，水量完全在周期内参与平衡计算，则以日发电量最大为目标求得的解是真正意义上的最优解。而当时滞τ存在时，就不能只简单地以当日发电量最大为追求目标。作者以隔河岩、高坝洲梯级系统为例，在系统负荷和上游水库用水量确定的条件下，建立上游电站滞后电能最大模型，并以此体现滞后水流的同问影响。由于受系统负荷及上游电站用水量的双重约束，原问题可能无最优解甚至无解，本文采用松弛下游电站期末水位的方法，以保证最优解的存在并根据下库期末实际蓄水量来反映原计划的合理性。其合理性是指：对上库预定用水量经过厂内和厂间双重优化而得到的系统出力过程能否恰好满足系统负荷要求，如不满足，则对原计划负荷过程或用水量进行调整，且文中对模型采用双重解算方法以尽量消除能量的后效性影响。 C++面向对象的编程方法，是一种优良软件编制方法;其提供的核心技术类思想及其优良的封装、扩展、可继承特性，使得C++技术在水库调度领域中有广泛的应用优势。因此，本论文所涉及事例的编程部分，均采用C++语言编制，以便使软件系统具有良好的可扩展性和可视化功能。 文章的最后部分是全文的结语和展望。