梯级水电站之间存在极强的水力、电力联系,而传统的孤立电站发电调度模型未能较好的体现梯级水电站之间的联系,已不能满足梯级水电站运行管理的需要,亟需建立适合实际问题的新模型。同时,随着流域梯级电站级数增加迅速,问题的复杂性增强,传统的求解算法存在一定的局限性,有必要引入新的改进算法来求解模型。基于此,本文在对梯级水电站群发电调度系统的特点进行分析的基础上,结合发电调度的理论及现代智能群体优化技术,建立发电优化调度模型并提出改进的智能求解算法,同时针对梯级水电站发电调度中各种实际问题,提出解决方法,具有较高的工程应用价值。本文首先介绍研究工作的背景和意义,探讨梯级电站发电优化调度问题的研究现状,以及发电调度应用系统今后的发展趋势。根据三峡-葛洲坝梯级电站实际调研的结果,针对上游电站计算出库流量与下游的实际入库流量不相等从而影响到电站出力计算的问题,本文在分析下游电站入库流量修正系数的影响因素基础上,构建该系数拟合的函数形式,采用智能算法对其进行参数优化,确定最佳的拟合函数。然后,总结了各种不同调度控制方式下的中长期发电计划方法,实现其计算过程,为制定梯级电站中长期发电计划提供仿真平台;建立了中长期发电优化调度的数学模型,并提出求解过程中约束条件的处理方法,对不能满足约束条件的计算情况可根据优先顺序进行逐级破坏的方式来确保优化计算过程的收敛。提出双种群DE-PSO混合算法,两种群分别采用PSO与DE进行搜索,通过种群间的信息交换来保持进化搜索过程中的多样性,实现避免早熟收敛的目的,提高了模型的求解效率。接着对梯级电站短期发电调度问题进行研究,针对有水力联系的衔接式梯级电站实现其梯级电站间的水头分配优化的问题,说明实现梯级电站水头分配优化的原理,根据日优化调度目标计算得出合适的下游电站水位,提高电站效益。最后介绍梯级电站发电调度系统实现的关键技术,对数据库系统进行设计。针对梯级电站拓扑结构复杂,调度计算的模型和求解算法多样的特点,提出流域内各电站拓扑结构定义和计算顺序的确定方法,进行基本类和算法类设计,保证系统具有良好扩展性。