提高电力工业能源转换效率，减少污染排放，实现电力市场环境下发电厂（群）安全、经济、高效运行，是我国电力工业迫切需要研究的重大课题。本文以电力系统负荷预测、市场出清电价预测、水库径流预测和发电厂（群）优化运行为研究对象，对预测方法、数学模型、求解算法和优化运行策略等关键技术进行了系统研究。　　进行了电力市场环境下短期负荷变化规律和影响因素的研究，给出了负荷、电价相似度划分准则，得出了影响短期负荷突变的主要因素，提出7种新型粒子群仿生型算法，建立了与神经网络结合的4种短期负荷智能预测模型和组合预测模型，提出了自适应变尺度粒子群仿生型算法求解时变权重组合预测模型的方法，解决了常规预测方法精度不高的难题。　　开展了多因素影响下市场出清电价的变化机理与规律研究，得出了电价变化的周期性、相似性、差异性、突变性和随机性规律，指出负荷是影响短期电价突变的直接因素，温度、湿度、降雨和风是主要因素。提出了自适应粒子群、弹性自适应人工鱼群和动态调整蚁群仿生型算法，建立了与神经网络结合的4种短期电价智能预测模型和组合预测模型，研究了自适应变尺度遗传算法求解组合预测模型的方法。解决了传统电价预测模型需要将工作日和周末电价单独建模的问题，解决了一般预测方法对“价格钉”预测敏感性差的问题，所提出的智能预测模型和组合预测模型可显著提高电价和“价格钉”的预测精度。　　开展了汉江流域径流变化机理与规律研究，得出了径流的分布、变化和周期性规律，建立了动态调整粒子群-霍尔特模型、动态调整蚁群-神经网络模型、自适应人工鱼群-BP神经网络模型、模糊神经网络-马尔科夫模型及其组合预测模型。解决了汉江流域径流预测精度不高的难题;利用自适应变尺度蚁群算法求解最优权重组合预测模型，解决了非线性组合预测模型权重系数难以求解的问题，提高了求解效率和预测精度。　　在短期电力负荷、市场出清电价和水库径流预测的基础上，建立了电力市场环境下单一水电站一元目标非线性优化运行模型、梯级水电站群二元目标优化运行模型、火电站（群）三元目标优化运行模型和水、火电站群多元目标优化运行模型，分别采用模拟退火-人工鱼群优化算法、动态调整蚁群优化算法、变异粒子群优化算法和新人工鱼群优化算法求解。实际算例证明了所建立模型的合理性，所提出的方法有效提高了求解效率，解决了强约束、非线性多元目标优化难以求解的问题。　　本文研究的电力系统负荷预测、市场出清电价预测、水库径流预测方法和发电厂（群）优化运行策略，可用于指导电力市场环境下发电厂运行实践，对推动和完善电力市场理论研究具有积极意义。