水电是国家能源发展的重要支柱，按照“流域、梯级、滚动、综合”的水电开发战略，我国的梯级水库群规模日趋庞大，梯级水库间的水力、电力耦合与相互关系日益复杂，水资源综合利用间的矛盾更加突出，使梯级水库群联合优化调度问题成为研究的热点和难点。因此，本文在研究适应于梯级水库群联合优化调度及多目标决策的理论和方法的基础上，针对多年调节水库年术消落水位变化规律、梯级水库群联合调度舰律、梯级水库群联合优化调度模型和方法、梯级水库群多目标调度决策以及梯级水库群联合调度决策支持系统展开深入研究，取得了一些具有理论意义和实际应用价值的研究成果。取得主要成果如下：　　 (1)建立了基于梯级水库群总能量最大的多年调节水库多目标调度模型。多年调节水库运行调度的好坏，不仅涉及自身利益，而且影响流域整个梯级的效益，为了研究多年调节水库年未消落水位变化规律，建立了兼顾当年发电量和年术蓄能的梯级水库总能量最大的多目标调度模型。　　 (2)提出了基于决策树的多年调节水库年术消落水位控制规则。通过对影响多年调节水库年末消落水位因素的提取，应用基于数据挖掘理论的决策树表征年末消落水位与其影响因素间的关系，提出了基于决策树的多年调节水库年末消落水位控制规则。　　 (3)应用逐步回归法获取了梯级水库群联合调度函数。通过对梯级水库群长系列运行结果进行相关信息挖掘，确定了调度函数的决策变量与相关因子，采用逐步回归法获得梯级水库群联合调度函数，并验证了调度函数的有效性。　　 (4)提出了基于统计-相关挖掘的梯级水库群联合调度规则。梯级水库群联合调度舰则是指导梯级水库群优化运行的有效工具，将概率统计和相关分析法相结合提出统计-相关挖掘法对梯级水库群调度规则进行研究，获取了梯级各水库在不同调度期的调度规则。　　 (5)建立了兼顾发电量最大和保证出力最大的梯级水库群多目标调度模型。市场环境下的梯级水库群联合优化调度，发电效益已不仅仅是单独追求发电量最大，容量效益也日趋得以重视。发电量和保证出力是梯级水库优化调度的两个主要动能指标，由于发电量与保证出力的值成反比关系，如何综合协调两者间的关系，需要建立兼顾发电量最大和保证出力最大的梯级水库群多目标调度模型，才能实现企业发电效益最大化的目标。　　 (6)提出了群体智能优化算法求解梯级水库群多目标优化调度模型的方法。“维数灾”问题和易陷入局部最优解成为求解梯级水库群多目标优化调度的瓶颈问题，为解决这些问题，研究了群体智能算法中的基于差分进化的粒子群算法(DEPSO)和搜寻者算法(SOA)用于求解梯级水库群多目标优化调度，结果表明：这两种算法可有效克服梯级水库群联合优化调度高维、约束复杂带来的效率低和精度低的问题。　　 (7)提出了基于Vague集的Topsis法的梯级水库群联合调度多目标方案决策方法。针对Vague集理论在处理多目标决策问题时可能会获得不够满意的决策结果，结合Topsis方法的优势，通过构造各方案指标的Vague值矩阵，进而计算各方案的相对贴近度来实现方案优选。　　 (8)初步研究并开发了梯级水库联合调度决策支持系统。以本文建立的模型和理论方法为技术支撑，初步研究了调度决策支持系统的体系结构及主要功能，并以乌江梯级水库群为例，初步开发了乌江梯级水库群联合调度决策支持系统。