电力工业市场化是当前世界电力工业的发展趋势和国际电力科学研究与工程实践的热点。电价不仅是电力市场供求关系的信号，也是控制电力市场交易的经济杠杆，因此，电价理论成为当前电力科学界的重点研究对象。准确地进行市场出清价格(MCP)预测不仅关系到所有市场主体的切身利益，而且可为国家宏观调控、保证电力系统稳定性以及电力工业的持续发展提供依据。随着我国电力市场化进程的加快，实现电力市场环境下发电厂优化运行关系到发电厂效益及生存的重要问题。本文针对该问题做了较为深入的研究。 首先，本文对国内外比较成熟的电价预测方法，以及目前的研究现状做了论述。针对美国加州市场的电价数据应用神经网络建模，对次日电价进行了预测，取得了良好的效果。 其次，分析了灰色系统的特点，将GM(1，1)模型引入到电价预测中。分别对我国四川电力市场和美国加州电力市场的电价序列，应用GM(1，1)进行了预测，并对GM(1，1)模型进行了改进，和GM(1，1)残差模型相结合，应用到电价预测中，提高了预测精度。 最后，建立了电力市场环境下水电站的水库优化调度模型。在此基础上，建立了分时电价下水库优化调度数学模型，以四川姚河坝水电站为研究对象，采用遗传算法求解了水电站发电收益最大为目标的日优化调度运行方案，通过实例的计算，验证了所建模型的正确性和有效性。利用该模型，可以解决电力市场下水库调度工作者最为关心的水库优化运行策略问题。