大规模接入风电对电网系统的安全平稳运行带来很大影响，增加了优化调度的难度。根据灵活高效接入、调度和消纳大规模风电的要求，实现风电与常规水火电能源互补联合调度，开发风电功率预测技术，测量和管理系统风电风险具有重要理论和实际意义。水火风多能源互补联合调度是一类高维度、强耦合、非线性、约束复杂的优化问题，如何处理风电出力的不确定性、建立全面实际的调度模型以及对模型进行高效求解是研究水火风多能源互补联合调度问题的关键。因此，本文以水火风多能源短期联合调度为对象，以多目标智能优化算法和多属性决策方法为理论工具，重点研究了电网调度中风电功率预报、风电风险度量和管理、水火风联合多目标综合优化、调度方案集多属性决策评优等关键技术。文章的主要研究内容和成果如下：　　（1）围绕电网调度中风电功率精确预报的需求，基于风速时间序列存在的自相关性，应用基于经验分布的半参数法估计出更接近实际风速自相关结构的不同类型Copula函数参数取值，评价和选择出最优的Copula函数，计算出当前风速变量关于前一时刻风速的条件概率分布，并建立状态连续的一阶马尔科夫链风速预测模型。通过仿真实例验证了该模型对于短期风速预测的预测精度。　　（2）根据风速概率分布推导出风电出力不确定性引起的系统费用计算公式，建立综合成本与排放的水火风短期联合优化调度模型。综合考虑梯级水库水力联系、发电机组出力不同特性、风电出力不确定等因素，提出对于该调度模型复杂耦合约束条件的启发式处理策略，并应用基于个体约束违反程度选择个体的ENSGA-III算法进行求解。通过仿真实例验证了算法的有效性，分析了风电费用随计算系数和出力变化的特性，获得高质量分布均匀的Pareto最优解，为多目标水火风短期联合调度问题求解提供可靠选择。　　（3）为了准确度量和管理风电随机因素造成的风险，应用CVaR模型计算风电引起的条件损失值，纳入优化目标进行考量。运用计及相关性的风速场景生成和同步回代缩减技术产生不同风电出力场景，建立了综合考虑风电风险、系统运行成本和污染排放的水火风联合调度多目标优化模型。提出综合正交初始化过程和混沌遗传操作算子的CONSGA-III算法，改善算法种群分布和收敛性能，并成功用于多目标水火风联合调度问题的求解，获得综合考虑多方面效益的调度方案集，为制定电力系统安全、经济、环保运行计划提供了理论支撑。　　（4）以水火风联合调度非支配方案集优选为研究对象，将决策者主观偏好和方案属性信息进行综合，用判断矩阵法和信息熵法得到不同属性的主观和客观权重，并求得综合权重取值。提出改进的TOPSIS多属性决策方法，应用了基于线性转化法的决策矩阵标准化过程和基于投影长度的方案比较规则，有效解决了逆序问题，开发了多目标水火风联合调度问题的多属性决策方法。在决策者对安全性、经济性和环保性侧重程度不同的情况下，分别对调度方案集进行评价、排序和择优，为制定和选择综合效益最优的调度计划提供了有力工具。