能源和资源是国民经济和社会发展不可缺少的生产要素和物质基础,关系到生产发展和人民生活。水电作为可再生的清洁能源,在我国能源发展史上占有极其重要的地位。我国水能资源十分丰富,积极、合理、有效地开发利用水能资源,能够缓解国家能源危机,降低环境污染,实现节能减排,在经济社会的可持续发展中起到重要的支撑作用。根据我国水电开发情况及能源形势,十二五电力规划中提出了优先发展水电的方针。在此期间,我国水电事业有了空前的发展,流域水能资源获得了进一步大规模的开发与利用,主要河流基本形成了梯级水电群系统。因此,在我国处于能源短缺,倡导节能减排的背景下,实现流域水电站水库群优化调度研究,是新时期流域水(能)资源综合利用的重要途径。合理、优化的水库群调度运行方式,能够协调兴利和防洪减灾,提高水(能)资源利用率,是缓解水资源与水能资源间供需矛盾的重要措施。本文围绕梯级水电站水库群联合优化调度以及水库洪水资源化问题,结合系统工程理论、群智能优化理论、并行计算及可信性理论,从群智能优化算法的改进、单目标发电优化调度、梯级水库群蓄能调度图优化、并行算法及其应用、水库汛期运行水位动态控制域等多方面对水库(群)调度问题进行了深入的研究,主要工作如下：(1)混合蛙跳算法的改进研究。为克服混合蛙跳算法易陷入局部最优(“早熟收敛”)的问题,利用云模型理论在知识表达时,具有稳定之中有变化、不确定中带有确定性、随机性和稳定倾向性的特点,将云模型较好的局部搜索能力与混合蛙跳算法良好的全局寻优性能相结合,同时应用改进的最差个体更新策略,提出了改进的蛙跳算法(Normal Cloud Mutation Shuffled Frog Leaping Algorithm,NCM-SFLA),以提高算法的局部搜索能力和收敛速度。并以多个复杂测试函数为例,从求解精度和收敛速度两方面验证NCM-SFLA算法的可行性和有效性；(2) NCM-SFLA算法在梯级水电站水库群优化调度中的应用研究。针对梯级水库间复杂的水力、电力联系,为提高群智能优化算法在求解水库群优化调度问题时的寻优效率,首先分析总结了该类算法在水库群优化调度问题求解中的时段水位可行范围构建方法以及初始解生成方式,提出了适宜本算法求解要求的水库群优化调度问题的模型结构和实施步骤；其次分别以金沙江中游梯级水电站水库群中长期发电优化调度、短期发电优化调度为例进行实例计算,并将计算结果与常规优化方法进行对比分析,验证了NCM-SFLA算法在梯级水电站水库群优化调度问题上的应用效果。(3) NCM-SFLA算法在梯级水库群蓄能调度图优化中的应用研究。由于梯级水库间的相互补偿作用,梯级联合优化调度的发电效益和发电可靠性相对于单独运用方式都会明显提高。为最大限度地提升梯级水库的水资源效益,首先以满足可靠性,兼顾效益最大化为初级目标,基于判别式法建立满足最低保证出力和保证率要求的发电量最大蓄能调度图模型,并构建梯级水库群初始蓄能调度图；然后应用NCM-SFLA算法对初始调度图各调度线进行微调寻优,以达到系统性优化的最终目的,并同时研究算法在计算过程中的编码方式、约束处理方式、时段变量的可行范围确定方法以及初始轨迹生成方法,最后,以实例计算结果深入分析和总结NCM-SFLA算法的应用效果。(4) NCM-SFLA算法的并行算法设计及其应用研究。针对群智能优化算法在求解以梯级水电站水库群优化调度为代表的复杂系统优化问题时,随着问题维度的不断上升,算法的求解性能却逐渐下降的不足,在分析总结并行算法的分类、设计方法、评价指标以及多核技术等理论方法的基础上,采用OpenMP中Fork/Join并行执行模式,构建了一种粗粒度多核并行改进蛙跳算法(PNCM-SFLA),并给出了该并行算法在梯级水库群优化调度问题中的求解流程,以李仙江流域三库梯级为研究对象,验证NCM-SFLA算法与并行技术结合的合理性以及良好的计算性能与较高的计算效率。(5)基于可信性理论及洪水预报误差的水库汛期运行水位动态控制域研究。针对目前径流预报误差量化时,单纯使用概率论方法难以全面反映误差的内在不确定性,从而无法得到高精度预报结果,影响到调度决策的可靠性问题,首先利用概率论和可信性理论探讨径流预报的随机性和模糊性,将洪量看成随机变量,采用概率理论来描述,而将预报的误差看成随机模糊变量,采用可信性理论来描述,建立了基于可信性理论的径流预报误差量化模型。然后根据模糊机会规划的思想,结合洪水调度理论,建立了优化水库汛期起调水位的模糊机会约束决策模型,求出不降低水库防洪标准前提下的汛期运行水位动态控制域。以凤滩水库为例进行实例研究,并结合极限风险率方法验证了所建模糊机会约束决策模型的合理性与可行性。