随着中国经济的快速发展，全社会的用电需求高速增长，电源建设稳步发展。火电带来的污染及能耗问题在不断受到重视，风电、水电等可再生能源得到大力发展，电源结构呈现多样化。　　作为清洁的可再生能源，风电是除水电外，利用技术最成熟可再生能源，风电的大力发展，有效地减少了污染及能耗问题。但随着风电接入电网规模的日益增大，风电的波动性、随机性、间歇性及反调峰特性给电网安全及调度带来了巨大的挑战。　　梯级水电站由于其灵活的特点，在电网调峰、调频中起到重要作用，梯级水电站的优化调度带来了显著得经济效益，在理论研究与实际应用中一直受到极大的关注。　　本文以梯级水电站优化调度研究为核心，阐述了水电调度的发展及研究现状，讨论了引入压缩因子的粒子群算法，及多目标、多约束非线性问题处理方法，研究了梯级水电站长期优化调度，及风、火、水电短期联合优化调度，并讨论了不同风电对电网调度产生的影响。　　论文建立了梯级水电站长期优化调度的数学模型，并应用引入压缩因子的粒子群算法进行求解。通过实际算例表明，该模型能够体现龙头电站的控制作用，有效的提高整个梯级水电站的发电量，降低发电耗水量。　　论文将风电引入水火调度系统中，针对风力发电的波动性和不稳定性，提出了风、火、水电短期联合优化调度策略。该策略先保证风电出力最大，火电承担基荷、出力平稳，再由水电调节补偿剩余负荷，将风电、火电与水电调度相结合，以补偿风电的不均匀性和随机性。实例计算表明，该方法较好的发挥了水电站调度灵活的特点，提高了电网吸纳风电的能力，较好的解决了不同电源的协调问题，为风、火、水电短期优化调度提供了新的研究思路。　　针对不同特点的风电出力，采用所建立的模型，计算分析了其接入电网后对电网调度产生的影响。结果表明，该模型能够充分发挥水电灵活的特点，平稳火电出力，减少弃风，体现了不同风电情况下，模型所具有的通用性和有效性。