水库发电优化调度作为水库水资源利用的重要技术手段，其发电调度计划直接影响到当前水电站的发电收益以及该地区供电稳定。发电优化调度本身是一个复杂的多阶段、多目标、多约束的模型，多目标调度更是优化调度中的一个重点和难点。本文以多目标发电优化调度为出发点，以发电量和保证出力为调度目标，建立发电调度多目标模型。
　　目前，多目标优化问题处理的主流思路是：通过多目标优化算法获取非劣解集，然后结合决策方法从中获取满意解。本文在对比传统多目标优化算法和多目标进化算法后，采取应用更为广泛、实践效果较佳的NSGA-II算法进行多目标求解，其求解的非劣解集作为待选方案，可供决策者选择。NSGA-II算法作为一种全局搜索能力较强、单轮优化期可以产生众多均匀解的进化算法，其有效克服了传统方法的局限性，在保持种群多样性和优良性上表现较好。同时，考虑到调度目标权重分配的不确定性以及多目标多方案选优的问题，在优化调度中一般采用模糊决策进行方案寻优、排序。本文以模糊优选理论为主要决策方法，以模糊综合评判法、TOPSIS法作为辅助决策进行方法对照，显示出模糊优选理论在处理多方案优选中的优势。
　　本文主要从优化调度方法以及调度方案寻优上，对水库优化调度展开叙述，同时借鉴了多目标进化算法、模糊优选理论及约束处理机制等理论和方法，最终从非劣解集中获取决策方案。本文主要研究成果和结论如下：
　　(1)以模糊多目标优化决策为出发点，本文建立了以年发电量和保证出力为调度目标的水库多目标模糊优化调度模型，对两目标分别进行模糊化处理，建立隶属度函数，引入满意度k，将多目标问题转化为满意度最大的单目标优化问题。
　　(2)本文以三峡水库为实例对象，建立多目标发电调度模型。在比较常见多目标进化算法时，选取了NSGA-II算法求解多目标模型，获得了覆盖面宽广、分布均匀、逼近Pareto前沿的非劣解集，为后续多目标多方案优选工作奠定了良好数据的基础。
　　(3)在方案优选的过程中，本文采用了主客观综合赋权法，以二元模糊比较法计算主观权重，以熵权法计算客观权重。二者有机合成的主客观综合赋权法，既考虑了人为决策的偏好，又从数据本身出发，通过计算信息熵来反馈出目标权重的信息，计算可得年发电量和保证出力的权重分别为0.541、0.459。其结果较单一赋权法更具说服力，为模糊优选模型提供了可靠的数据支撑。
　　(4)本文以模糊优选理论为主要决策方法，以模糊综合评判法和TOPSIS法为辅助决策方法，将方案优选问题转化为相对优属度的比较问题。数据显示，经典模糊优选法和TOPSIS法均可判断方案13对应的优属度最大，且各项方案优属度排序完全一致，然而模糊综合评判法在判断出现偏差，其原因在于评判原理上的差异，通过对三种方法结果取均值，最终依然显示方案13相对优属度最大。同样条件下，不同决策方法可能会产生不同的结果，决策者需要谨慎对比，结合实际问题情景，完成方案优选。
　　(5)以决策方案结果相对合理为前提，模糊优选理论在处理数据相差甚微的方案优选问题时，对方案相对优劣性区分度更高，相比其它两种方法效果更佳。