多沙河流（如黄河等）兴建的水利枢纽一般都承担着防洪、防凌、减淤、发电、灌溉、供水等综合利用的任务。考虑到多沙河流水库泥沙运动的特殊性，研究如何利用新技术优化多沙河流上的水利枢纽水库电站的调度模式，根据实际需要进行多目标优化调度，充分发挥枢纽的综合效益，已经成为多沙河流上的大型水利枢纽调度运用中亟待解决的问题。本文主要以黄河上的水利枢纽（如三门峡工程等）为背景，通过对水文资料的分析整理，对水库泥沙淤积情况进行了局部及总体的力学模型和神经网络模型计算，同时针对单一水库以及梯级水库的实际运用情况开展长期和短期优化调度模型研究，最后依据数据库技术，将各类专业预测调度模型集成建立综合管理信息系统。本文所进行的具体工作可以概括为以下五个方面：一．多沙河流水库泥沙淤积总量与淤积部位计算。利用非饱和不平衡输沙模型结合实测的参数，本文给出了水库区各断面实时的泥沙淤积量；同时，利用人工神经网络理论，通过对枢纽历史水情资料的系统分析，确定了水库运行不同时期、不同运用条件下的淤积量影响因素，通过神经网络自学习，建立了库区整体淤积量快速预测模型和潼关高程变化量快速预测模型。二．建立水利枢纽长期优化调度模型。结合多沙河流水利枢纽实际运用情况，综合考虑各种约束条件，本文利用动态规划方法，运用可视化编程手段，建立库区非汛期实时优化调度计算模型，将抽象的动态规划数学模型嵌入到面向对象的Windows应用程序中，使得枢纽调度操作的简单化、准确化，为大型水利枢纽的优化调度管理提供了一条新的途径。该调度系统可以灵活的调整模型的输入参数，并且将计算结果存储于数据库，以便长期管理。三．本文利用非线性优化理论—遗传算法，避免了动态规划解决复杂调度问题的“维数灾”缺点，对三门峡水库汛期多目标调度进行了研究，将神经网络泥沙淤积量预测模型与遗传算法优化调度模型相结合，把神经网络预测泥沙淤积量作为遗传算法建立的优化调度模型的一个主要目标，给出枢纽多目标优化调度数学模型。同时利用遗传算法优化模型对龙羊峡、李家峡双库联合调度问题进行了研究。四．本文根据水电上网竞价制度，利用改进的遗传算法理论，建立了水库短期调度优化模型，该模型通过限制一天内的总用水量，建立各个时段的权重系数，经过模型带有倾向性的遗传筛选，给出了水电站在不同价格体系下的最优调度方式；同时给出了梯级水电站在规定负荷下的短期优化调度遗传算法模型。五．本文结合上述各个方面，针对三门峡水利枢纽，以枢纽历史及实时数据为基础，采用可视化的编程技术，建立综合性水利枢纽管理系统，对枢纽的主要功能实现了数字化管理。