随着社会经济的不断发展,为解决区域水资源紧缺问题,我国建设了许多跨流域调水工程。跨流域调水工程的联合优化调度需要同时兼顾供水和受水流域水库（群）的防洪、供水、发电、生态环境等目标要求,难于求解与决策。目前,跨流域引水工程调水决策研究已取得丰硕的研究成果。然而,现存跨流域调水工程联合调度所建的模型过于复杂,决策预见期过短,操作比较繁琐,不便于实际应用。水库年内入库径流的丰枯特性往往与丰水期入库径流的一致,而受水流域年内引水后是否发生弃水取决于年内丰水期的调度决策。因此,论文将以大伙房跨流域引水工程（D水库为受水流域,HJ流域梯级水库群）为研究背景,开展基于关键期径流预报和引水约束条件下的跨流域水库群联合优化调度研究。研究首先分析供水与受水流域的来水规律及其丰枯互补规律;其次,开展D水库引水关键期（5～10月份）入库径流预报方法研究;然后,开展基于引水关键期径流预报信息的D水库引水调度研究;最后,基于引水决策策略,开展HJ梯级水库群发电调度研究。研究取得的主要成果如下:（1）HJ梯级水库群和D水库的来水规律及其互补特性研究。针对大伙房跨流域引水工程的供水与受水流域联合调度中存在调度复杂且水资源利用效率不高的问题,论文通过分析供水、受水流域来水规律及补偿特性,提出了首先研究基于引水关键期径流的D水库引水调度,然后将基于引水决策策略,研究HJ梯级水库群发电调度的研究思路。（2）D水库引水关键期（5～10月份）入库径流预报研究。首先,构建了耦合遗传算法的BP神经网络模型（GA-BP）和SVM模型（GA-SVM）;然后,采用随机森林模型、互信息法和相关系数法筛选预报因子,作为模型输入;最后,对各种预报方法结果进行对比分析。结果表明,以随机森林筛选的预报因子作为输入,采用GA-SVM模型的预报结果最优,其预报结果的丰枯分级合格率达到80%及以上,且预报量级与实际量级相差不超过一级。（3）D水库基于引水关键期径流预报信息的优化调度方式研究。首先,以引水量最小为目标函数建立调度模型;然后,采用逐步优化算法（POA）,分别对常规调度方式以及考虑引水关键期径流预报信息的调度方式进行优化,制定调度规则;最后,对比分析常规调度与预报调度结果,并分析预报失误对水库运行调度的影响。结果表明,D水库考虑引水关键期径流预报信息的引水优化调度,与常规引水优化调度相比,多年平均引水量减少139.28×106 m3,约为7.9%,多年平均弃水量减少134.35×106 m3,约为32.1%,不仅提高了引水效率,而且提高了当地水资源的利用率。（4）基于引水决策策略的HJ梯级水库群发电调度研究。首先,以基于引水关键期径流预报信息的D水库引水调度决策作为约束,对HJ梯级水库群发电调度进行优化,得到优化调度图;其次,对HJ梯级水库群进行优化调度,得到年内各时段可供水量;然后,以HJ梯级水库群时段可供水量作为输入,重新优化D水库引水调度规则;最后,分别采用常规调度和优化调度方式,对整个系统进行联合调度,并对调度结果进行对比分析。结果表明,大伙房跨流域引水工程供水和受水流域联合调度,采用优化调度与常规调度相比整个系统的水资源利用效率有了较大的提高,HJ梯级水库群多年平均发电量提高了0.71×108 kw·h,约9.8%,D水库多年平均引水量减少了150.8×106 m3,约9.8%,弃水量均减少了134×106 m3,约28.2%,且供水量及供水保证率均有所提高。