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随着我国经济快速发展、城镇化和工业化不断提高,电力需求在不断增加。水电作为清洁可再生能源,在电力系统中的比重越来越大,水电的持续健康发展对调整能源结构、实现节能减排具有重要意义。在电力系统实际运行中,水电不但要尽量多承担发电任务；同时,因其启停方便、运行成本低廉,还要承担调峰、调频等任务,以保证电网安全稳定运行。火电作为我国电力供应的基础,存在着污染排放的问题,根据我国《节能发电调度办法(试行)》,火电需要根据煤电等微增率原则安排发电,并逐步淘汰—些高能耗的发电机组。此外,电力系统在发、供、用电过程中,有相当大的电量损耗,主要是变压器、电力线路、电动机等电气设备的传输损耗。针对以上问题,研究如何在电力系统长期调度中考虑前述电网短期运行需求具有重要意义。本文分别从梯级水电站长期调度、水火电长期优化调度和水火电多目标优化调度的角度展开研究,具体内容如下：(1)针对传统遗传算法在梯级水电站长期优化调度中运行效率低的问题,提出了在多核环境下的粗粒度并行遗传算法,该算法在Fork/Join框架下,通过线程池技术,充分使用了计算机多核CPU资源,加快了计算速度。在澜沧江流域5个梯级水电站的算例结果表明,所提并行遗传算法大大缩短了优化计算的时间,计算速度成倍增加,大幅提高了CPU的利用效率,并实现了负载均衡。在处理水火电优化问题时,通常将水电调度作为一个重要子系统,因此水电优化调度研究是水火电优化调度研究的基础工作。(2)针对水火电力系统长期优化调度问题,将典型日水电逐次切负荷分配引入长期调度,分别采用水电发电量最大目标和水电最小出力最大目标,建立了水火电长期联合优化调度模型,并应用POA算法对模型进行求解。最后,两种模型求解结果对比表明：水电发电量最大模型的煤耗量较低,系统更加节能环保：而水电最小出力最大模型各月出力变化较小,可以保证水电枯期调峰电量充足,并使火电出力更平稳。省级电网或地区电网可以根据水电调节性能以及水电所占装机比例选择适合于本地区的方法。(3)针对水火电力系统长期优化调度问题,将电网最优潮流和水火电站长期优化调度相结合,提出了考虑水电发电量最大、水电弃水量最少、火电煤耗最低以及全网网损最小的多目标水火电联合优化调度模型。该模型考虑了水电站水位约束、水电站流量约束、水量平衡约束、水火电源出力约束、潮流计算功率平衡约束以及电网安全约束,采用线性加权方法将多目标转化为单目标。以每月典型日负荷曲线为基础,将水电逐次切负荷与火电等微增率分配机组出力相结合,计算水火电出力分配、电网潮流及网损,最后采用遗传算法进行求解。通过IEEE-30节点系统模拟调度表明,本文所提方法能够有效减少水电弃水并显著降低系统总损耗,提高了电力系统的经济性,是一种可行的水火电长期联合优化调度方法。最后对全文做了总结,并对未来需要深入研究的的工作提出了展望。