实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系,实现科学利用水能资源的重要手段,符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求,是实现节能减排目标的重要途径。本文以梯级水电站群的联合优化调度及其自动化系统建设为研究对象,从优化调度模型、求解方法、效率分析、梯级调度管理模式、新形势下的梯级水调自动化系统建设等不同角度深入探讨了梯级水电站群的优化调度管理问题,并取得了如下主要成果：(1)进化算法具有求解多目标问题的优点,针对当前多目标粒子群算法的没有最佳个体保留机制,共享参数需预先确定等缺点,从而可能导致不收敛或陷入局部解,提出了基于Pareto最优的外部档案多目标粒子群算法,利用外部档案集合保留非劣解的进化策略,并采用小生境拥挤机制来保持解集的多样性。(2)针对目前梯级水电站群调度的多维、多阶段和多约束条件非线性等具有高度复杂性的问题,利用等相对增率原则推导计算出了蓄供水判别系数法,提出并绘制了蓄供水控制线和梯级水电站群总蓄能调度图用于改进蓄供水判别系数法,建立了梯级水电站群发电联合优化调度的发电量最大和保证出力最大模型,并将改进的蓄供水判别系数法用于模型的求解,寻求系统在满足各种约束的条件下最优调度方案。(3)梯级水电站群系统规划运行调度中,要全面考虑工程的经济目标、社会目标与生态环境目标。建立了梯级水电站群发电模型、防洪最大削峰准则目标函数,生态环境需水量计算模型,河流全流程的水质水量耦合模型,泥沙冲淤状况的有效库容最大与排沙减淤期间发电量亦最大的多目标模型,从保证率和缺水量两个方面建立了灌溉目标函数,建立了多水源和多用户之间水量平衡和调配模拟模型。以金沙江-长江梯级水电站群的发电和防洪多目标问题为实例研究证明了大规模梯级水电站群系统复杂多目标调度模型和基于Pareto最优的外部档案多目标粒子群求解技术的有效性。(4)针对梯级水电站群中混合式抽水蓄能电站这种不同于常规蓄能机组的布置形式,不仅改变了现有水库的运行方式,而且涉及上下游梯级水库的联合调度问题,本文分析了其独特优势,并在充分考虑电网需求的前提下,建立了梯级水电站群中混合式抽水蓄能电站的调度模型,分析了其抽水发电转化效率,结果表明其效率可达92%,比纯抽水蓄能电站75%的效率高。研究成果对建立我国混合式抽水蓄能电站的运行模式、丰富和完善水库调度系统理论具有重要的科学意义和广阔的应用前景。(5)水库调度自动化系统是现代智能电网调度自动化系统的一个重要组成部分,提出了在梯级水电大力开发和信息技术日新月异新形势下水调自动化系统的发展趋势和系统建设内容、平台应用软件功能、高级应用软件功能,设计了其系统结构。提出了河流梯级的调度管理的四种模式：单枢纽调度管理、分区梯级调度管理、分区-统一调度管理和梯级统一调度管理等。