近年来，随着流域梯级水库的不断建成与投产，我国水利工程的主要任务已从水库工程建设转变为流域梯级水库的调度管理工作。梯级水库在消落期需要兼顾流域的发电、供水、航运和生态等多个调度需求，如何合理配置梯级水库在消落期有限的水能资源以满足流域多方面的用水需求已成为水库调度管理的重要内容之一。传统的水库消落调度多以确定来水过程下的发电量最大为目标，已无法适应如今复杂约束条件下的多来水情景和多优化目标的梯级调度需求，亟需开展梯级消落期综合利用和调度规则提取的研究，以充分发挥梯级水库的库容补偿效益。为此，本文以金沙江下游梯级作为研究区域，基于多目标优化和数据挖掘理论，围绕梯级水库的消落时机选取、多目标综合利用和水库调度规则提取展开了研究。论文主要的工作内容及创新性成果如下：
　　(1)针对梯级水库汛前集中消落而导致的弃水问题，研究首先给出了梯级水库所有可能的消落时机组合，然后针对每一种梯级消落时机组合采用消落前期水库高水位运行、后期均匀消落至汛期限制水位的控制方式进行梯级模拟调度，得到设定消落时机组合对应的梯级发电量和弃水量，最后采用权重法得到丰平枯不同来水情景下兼顾梯级发电量与弃水量的梯级各库最佳开始消落时机组合。
　　(2)围绕梯级水库消落期的多目标综合利用需求，建立了考虑梯级水库消落期发电效益、航运效益以及发电稳定性的多目标调度模型，并使用多目标遗传算法NSGA-Ⅲ对多目标模型进行求解，得到模型的非劣解前沿。然后根据非劣解前沿在目标空间中的分布趋势，分析得到了梯级消落期各调度目标之间的相互竞争关系。进一步，根据调度决策者选择的关键调度指标以及指标之间的相互重要程度判断关系，采用层次分析法对多目标调度的非劣解前沿进行优选排序，得到排序靠前的多个相对较优方案，供决策者消落会商时进行参考选择。
　　(3)受中长期径流预报的精度限制，梯级水库消落期确定性多目标优化调度的结果难以直接在实际调度工作中应用。研究基于隐随机调度和数据挖掘的理论，采用支持向量机模型(SVM)对历史长系列的多目标优化调度结果进行规则提取，并用遗传算法(GA)对SVM模型的参数进行优化，得到长系列样本中隐藏的水库调度规则。在设置水库调度规则自变量因子时，本文除时段初水位和入库流量外还加入了梯级入能和梯级蓄能两个能量因子，表征梯级的能量状态对于当前水库决策影响。拟合结果表明，增加的两个梯级能量因子能够显著提高SVM模型的拟合精度。将本文所提GA-SVM方法应用于金沙江下游梯级消落期的调度规则提取，并用历史径流进行模拟调度，结果显示梯级各库模拟水位过程与优化结果十分接近，表明所提取调度规则具有很高的精度，能够很好地指导梯级水库的实际消落调度工作。