随着能源短缺的加剧和电力体制改革的不断深化,优先和大力发展水电是调整能源结构和实施可持续发展战略的必然选择。梯级水电站优化调度由于经济效益显著,一直受到极大的关注。以梯级水电站优化调度研究为核心,本文研究了粒子群算法改进策略、多目标优化处理方法、梯级水电站长期优化调度、水火电力系统短期优化调度等问题,对有效利用水力资源,降低电力系统运行成本,具有一定的参考价值。针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,论文提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略,算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。多目标优化方法是解决许多实际问题的重要手段,论文分析回顾了多目标优化的常用求解方法,提出了一种交互式多目标决策数学处理方法,把多目标优化问题转化为3个单目标非线性规划问题进行求解。算例计算表明,该交互式多目标决策方法避免了目标权重选取的人为任意性,决策过程中较好地体现了决策者的主导作用,充分利用了主观因素,计算过程简单,便于实际操作,具有一定的实用价值。论文探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站的计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。论文分析了水火电力系统短期优化调度的相关问题,在考虑环境保护和节约能源资源以及水电厂运行特点的基础上,提出了一种以火电厂总运行费用、污染气体排放量、水电厂弃水量为优化目标的水火电力系统短期多目标优化调度模型。算例计算表明,该模型有利于节能减排和环境保护,提高了水力资源的利用程度,提升了电力系统的综合运行效益,为水火电力系统短期优化调度提供了新的研究思路。