节能发电调度是指在保障安全可靠运行的前提下，按照各类发电机组类型、能耗水平和环保指标事先排序，对发电机组的启停和出力分配进行优化，优先利用可再生和清洁发电资源。水火电系统短期(日)发电调度指导电力系统日常实际运行，涉及了电力生产的许多环节，例如：负荷需求预测、发输电设备检修、机炉运行方式、负荷分配、潮流计算和网损分析等。研究如何在短期(日)发电调度计划制定的过程中体现节能降耗思想，对于电力系统大力开展节能发电调度具有重要意义。本文从短期电力负荷预测、负荷优化分配和水电站厂内经济运行三个方面着手，研究如何在水火电系统短期发电调度计划中实现节能降耗的问题。主要成果概述如下：(1)在分析短期电力负荷特性的基础上，建立了基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测模型。将SVM应用于短期电力负荷预测中，在SVM建模过程中核函数选择径向基核函数，并在此基础上应用SCE-UA算法优化SVM参数，在SCE-UA搜索过程中以相似日的负荷数据为样本，以日负荷预测准确率最大为目标来寻找最优参数。将优化的SVM模型用于短期电力负荷预测，并通过与人工神经网络模型预测的结果作比较，结果显示该模型在短期电力负荷预测中的有效性和准确性。(2)结合电网环保、节能、经济发电调度的要求，提出了以节能降耗为目的求解水火电系统负荷优化分配的新方法，该方法将改进的逐次切负荷法和等微增率法两种算法结合在一起，根据水电站群的排序原则，用改进的逐次切负荷法求解水电站群在电力系统负荷图上的工作位置以及发电调度计划；根据火电机组的排序原则，用等微增率法在已确定并网运行的火电机组间优化分配系统剩余负荷。该方法的特点是充分合理的利用水电资源，使水电尽可能多发；火电厂的火电机组发电耗煤量降至最低，节约煤炭资源。通过贵州电网实例研究，表明方法是实用、可行的，为电网节能发电调度提出了可行的解决方案。(3)针对水电站厂内经济运行中需要考虑的关键问题，建立了相关的数学模型，并提出了求解该模型的结合禁忌搜索思想改进的混合粒子群算法。该算法采用二进制离散变量和十进制连续变量混合编码技术，分别用离散二进制粒子群算法解决机组运行状态组合优化子问题，用标准粒子群算法解决既定运行机组间负荷分配优化子问题，并将两个问题结合在一起并行优化。为克服PSO算法可能出现的早熟现象，引入了禁忌搜索算法的记忆功能和藐视准则，用以保持种群中粒子的多样性，扩大搜索空间，避免算法陷入局部最优。仿真计算结果验证了该算法应用于求解水电站厂内经济运行问题的可行性，并与PSO算法进行比较，表明该方法不仅有效的克服了PSO算法可能出现的早熟现象，提高了全局收敛能力，而且还具有更高的全局寻优能力。(4)利用集成开发工具JBuilder，采用Orale9i数据库，在J2EE平台上成功研究开发了结构合理、功能齐全、界面友好，具有很强实用性的基于Web的省级电网短期发电优化调度系统，将决策支持系统引入电网短期发电优化调度与运行管理，将智能算法模型融入到决策支持系统实际应用中。重点阐述了系统体系结构和功能模块、业务流程设计、EJB组件开发方式、以及系统数据库表设计方法等关键技术，可实现从负荷预测、发电设备检修备用、机组开启、出力过程安排、电力电量平衡计算到发电调度计划编制以及制作日常所需计划报表全过程。系统操作简便、功能强大，同时具有良好的稳定性、移植性和可扩展性。并且系统已经成功应用于实践，2004年11月在云南电网正式投入运行，2007年2月在贵州电网正式投入运行。最后对全文做了总结，并对有待于进一步研究的问题进行了展望。