梯级水库群联合优化调度问题是一类复杂的非线性约束优化问题，该类问题具有多维度、强耦合、多目标以及复杂约束等特点，一直是水电能源领域中研究的热点之一。随着我国水电能源的梯级滚动综合开发，各流域梯级水库群的级数和个数都在不断增加，使得梯级水库群联合优化调度问题变得日趋复杂。而传统的水库优化调度理论和方法已无法满足梯级水库群联合优化调度的需求，因此亟待研究并应用新的水库（群）优化调度理论与方法。本文正是在此背景下开展的。首先，本文研究了梯级水库群中长期优化调度模型、方法及其约束条件，然后通过建立数学模型，对约束条件进行预处理以便算法能快速收敛，提出一种新的混合差分粒子群算法（DEPSO）对模型进行求解，并将DEPSO应用于三峡梯级调度的实例研究，以验证DEPSO的合理性及有效性，同时采用广泛应用的DDDP算法对模型进行求解，两者结果对比表明DEPSO算法能有效处理复杂约束条件，并能快速生成优化调度方案，为梯级水库群发电优化调度问题的求解提供了一种有效方法。其次，针对梯级水库群联合优化调度中的多目标问题，采用成熟的多目标进化算法NSGA-Ⅱ进行求解,并结合实际情况做了以下改进：引入外部档案集并提出一种基于聚集距离的局部搜索算子，用于提高其收敛性及非劣解的分布性；为便于决策者决策，采用一种基于偏好的决策方法简单有效地优选调度方案；为提高算法的效率，在建立偏序集时，采用快速排序算法对子目标进行排序。然后，采用改进NSGA-Ⅱ算法分别求解三峡梯级水库多目标发电及多目标防洪优化调度问题，结果表明改进NSGA-Ⅱ算法能够有效地处理复杂约束，得到分布范围较广而且均匀的非劣调度方案集。最后，分别研究并给出了相关系统的整体结构设计、数据库表设计等关键开发技术。在本文研究的各模型、算法的基础上，采用轻量级的J2EE架构SSH技术，实现了梯级水库群联合优化调度系统，并介绍了典型应用的实施效果。