水电站优化调度主要分为短期优化调度，厂内经济运行，长期优化调度。三种调度方法的研究对象虽然不相同，但是彼此互相联系，相互影响。在厂内经济运行中，比较棘手的问题之一就是对于机组的振动特性的出力；同时，对根据调度理论所建立起来的数学优化模型的求解，一些传统的优化算法在收敛性，计算速度等方面存在较大不足。　　粒子群算法的特点在于简单实用，是一种全局优化方法，容易实现而且功能强大。粒子群算法能够被广泛应用在许多领域。本文首先引入标准粒子群算法，对其过程进行分析，同时，考虑到周围环境和客观条件的改变对算法的影响，介绍一种算法的突变机制，对标准算法进行了改进，因此优化了了该算法的性能。本论文以大河梯级水电站项目为工程背景，建立短期和厂内运行的目标函数以及相应的约束条件，分别用标准粒子群算法和改进粒子群算法对短期和厂内经济运行进行研究。通过计算结果分析表明，本文所研究的两种算法和数学优化模型可行有效。同时，由改进粒子群算法所得到的优化效果比标准粒子群算法要好一些。