中国2015年开启了新一轮电力市场改革,经过近7年的发展,各省形成了与当地自然禀赋相适应的市场结构和交易机制。我国因特殊地形和气候条件,拥有全球最丰富的水电资源,且70%集中在西南地区,形成了水电装机规模庞大且高比例的水电富集电网。径流的不确定性、季节性,发电、防洪、生态、通航等综合用水要求,梯级电站紧密的水力、电力联系使得水电富集地区电力市场远比火电为主的电力市场更为复杂,复杂的市场环境给水电参与电力市场带来了诸多新问题,亟需从理论和实践上加以解决。本学位论文围绕水电参与电力市场的相关问题,从多尺度耦合市场竞价、对手发电行为推断及价格预测三个方面开展了研究,取得了如下成果:（1）计及风险的日–月耦合电力市场中梯级水电竞价方法。竞价问题是各大电站面临的核心问题之一,梯级水电多尺度耦合市场竞价问题实际是一个多市场间发电计划最优分配问题。针对此问题,本文提出了计及风险的梯级电站联合竞价方法,考虑了梯级水电的非线性运行特征、时空联系和综合用水需求、日–月耦合市场规则中的量价关系、耦合市场风险等,借鉴二型特殊有序集、广义析取规划、可分离规划等线性化思想,将非凸模型转化为可快速求解的混合整数线性规划模型。所得最优竞价计划合理,解的精度高,求解速度快。本文还对耦合市场下最优竞价规律进行了统计分析。（2）基于逆优化的竞争对手相邻水电站发电行为推断方法。水电上下游之间的竞争关系造成竞价计划的不匹配,增大下游来水不确定性、降低成交概率、增大履约风险。针对该问题,本文提出了利用有限信息推断相邻竞争对手水电站运行参数和运行状态序列的逆优化双层模型,并用参数正则化方法解决模型的多解问题,基于工程经验对搜索域进行大幅缩减。为应对模型的可行域不连续性和下层模型的非凸性,提出了回避不可行域的并行遗传算法和并行立方体搜索算法两种方法予以求解。所提模型和求解方法可精确推断出竞争对手运行状态序列及主要运行参数。（3）模型–数据混合驱动的高比例水电双边市场价格预测方法。双边协商交易是电力市场中最广泛的交易形式之一,但双边协商合约价格由于载体不稳定而难以形成长时间序列从而难以预测。针对该问题,本文结合机制设计理论、水电经济学中相关概念,基于纳什讨价还价模型,解析了缔约双方水电价值估计和协商价格的理论关系,并基于此提出了模型–数据混合驱动的合约价格预测模型,通过多主体联合优化求解每个市场主体的水电价值估计,再将之用于未知合约价格的预测。所提模型预测精度高、速度快,且具有良好的工程解释性和鲁棒性。本文方法及结论可为高比例水电电力市场中水电决策问题提供支持和参考。