梯级水库联合调度的主要内容和关键技术如下：

主要内容

1. 多目标优化调度：梯级水库联合调度需要综合考虑防洪、发电、灌溉、供水、航运等多目标的优化调度。例如，在防洪调度中，要根据洪水的地区组合和可能遭遇情况，拟定水库群的统一调度方式。

2. 水库群的统一调度方式：根据各水库的地理位置、水文特性、调节能力等因素，确定各水库的蓄放水次序和供水范围，以实现总效益最佳。

3. 生态调度：通过优化调整水库群调度运行方式，增加流态和生境的多样性，保护水生生态。

4. 风光水多能互补调度：结合风电和太阳能发电的间歇性特点，利用水电的调节能力，实现多能互补调度，提高电网对新能源的消纳能力。

关键技术

1. 优化算法：包括线性规划、非线性规划、动态规划、遗传算法、粒子群优化算法等。例如，动态规划法通过把复杂问题划分为若干个阶段的子问题，逐段求解，能够较好地反映径流实际情况。

2. 智能优化方法：如蚁群算法、人工神经网络、微粒子群算法等，这些方法具有全局优化性能、稳健性强、通用性强且适于并行处理的特点。

3. 风险分析与决策：构建风险评价指标体系，分析风险因子的不确定性，采用改进的蒙特卡罗方法等进行风险估计，以实现风险与效益的协调优化。

4. 高效降维方法：如梯级水库群调度响应面逐步优化方法，通过人工智能方法构建响应面模型，快速推求不同水位-流量组合方案对应的水库出力，避免高频冗余计算。

5. 多目标合作搜索方法：如基于分解框架的水库群调度多目标合作搜索方法（MOCSA/D），提升全局寻优及邻域探索能力，快速获得分布均匀的调度方案解集合。

这些内容和技术的发展，有助于提高梯级水库群的调度效率和综合效益，同时更好地应对复杂多变的水文条件和多目标需求。