径流概率预报可刻画预报的不确定性，为水电站调度决策提供丰富的信息支撑，但当前鲜有研究考虑概率预报中的不确定性信息对制定发电计划的影响。为此，以提升不准确预报场景下水电站发电效益为目标，以贝叶斯随机动态(BSDP)模型为基础，提出基于中长期径流概率预报的水电站优化调度方法，首先通过径流概率分布生成最优发电计划的概率分布，其次将最优发电计划概率分布的统计均值作为最终发电计划，最后对发电计划进行模拟实施和效果评估。对雅砻江流域两河口水电站以月为调度期的研究结果表明，与基于确定性径流预报结果的优化调度方法相比，所提方法可增加0.68%的年均发电量和0.66%的年均发电收入；与基于径流概率预报期望值的优化调度方法相比，所提方法年均发电量虽降低0.03%

但年均发电收入提升0.38%。因此，考虑概率预报中的不确定性信息对最优发电计划的影响，可有效提升不确定预报驱动下水电站的发电效益，可为预报-调度耦合的水库调度研究提供理论参考。