一种水库多利益主体协调调度方法

1.本发明涉及水库生态调度技术领域，具体涉及一种水库多利益主体协调调度方法。


背景技术：

2.随着流域生态文明建设步伐加快，水库的建设和管理主体呈现多元化趋势，涉及利益相关者众多，经济发展用水与生态环境稳态运行需水成为有限水资源承载对象的一对矛盾。对于资源性缺水流域及区域，开发利用包含生态环境在内的多利益主体，会对原有的利益格局造成影响，导致多利益主体间的强竞争形势常态化和长期化，且在短期内难以缓解。流域生态保护力度空前，生态需求不断提高，使水库各利益主体间强竞争用水矛盾日益突出，如何满足原有的工程任务和为生态服务的新任务，如何协调新旧利益主体之间的矛盾，实现利益均衡，当前缺乏可行的协调调度方法。因此，科学制定水库多利益主体协调调度方法，是维持河流健康和均衡各方利益的重要途径和现实选择。
3.当前传统优化调度方法的基本过程是：根据水库下游水生态系统保护目标的需求，首先制定合理的生态流量过程线，然后以其作为约束，建立追求效益最大化为目标的水库优化调度。现有的水库调度方法虽然考虑了河道内的生态保护，却往往“顾此失彼”，未能兼顾各方利益均衡，忽视了全面、协调、可持续的原则；现有的水库调度方案难以被利益主体接受、可操作性差，在强竞争的用水形势下，难以给出合理的能够有效协调多利益主体用水需求的水库调度方案。因此，亟需寻找一种具有合理性和适用性的水库多利益主体协调调度方法。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种水库多利益主体协调调度方法，以解决传统优化调度缺乏系统性、传统建模方法难以协调各方利益均衡、传统调度方案可操作性差等问题，为水库调度提供一种新的协调调度方法。
5.为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
6.一种水库多利益主体协调调度方法，包括以下步骤：
7.s1、根据各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点确定各利益主体需水过程的基本区间和博弈区间；
8.s2、以灌溉效益最大和生态效益最大作为调度目标，以水量平衡约束、水库水位约束、渠首引水流量约束、机组时段出力约束、机组过流能力约束、基本区间水量约束、博弈区间水量约束、变量非负约束作为约束条件，构建水库多利益主体协调调度模型；
9.s3、逐时段判断出库流量所处区间；若处于基本区间，则按照各利益主体在基本区间的用水优先级依次供水；若处于博弈区间，则按照各利益主体在基本区间的用水需求进行供水，并基于剩余的出库流量与各利益主体在博弈区间的用水需求，采用nsga-ii算法对水库多利益主体协调调度模型求解pareto非劣解集，得到可行方案集；
10.s4、利用可靠性、可恢复性、脆弱性和缺水指数作为评价指标，采用多属性决策法对所有时段的可行方案集进行偏好优选，得到最终的协调调度方案。
11.可选地，步骤s1具体包括以下分步骤：
12.s1-1、根据用水量、成本、效益三者之间的关系确定各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点；
13.s1-2、根据各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点，将各利益主体的需水过程划分为基本区间和博弈区间。
14.可选地，步骤s2具体包括以下分步骤：
15.s2-1、获取水库死水位、正常蓄水位、水库库容、兴利库容、装机容量、电站综合出力系数、机组最小过机流量、机组最大过机流量、灌溉最大引水流量、发电最大引水流量、发电最大工作水头作为特征参数；
16.s2-2、以灌溉效益最大和生态效益最大作为调度目标，其中灌溉效益最大目标函数表示为：
[0017][0018]
生态效益最大目标函数表示为：
[0019][0020]
其中，y为总灌溉效益，w
t
为第t时段灌溉水量，为灌溉水量和灌溉效益的关系函数，r为生态aapfd值；q
t
为第t时段出库流量，为第t时段天然流量，为调度期内天然流量的平均值；
[0021]
s2-3、以水量平衡约束、水库水位约束、渠首引水流量约束、机组时段出力约束、机组过流能力约束、基本区间水量约束、博弈区间水量约束、变量非负约束作为约束条件，其中水量平衡约束表示为：
[0022]vt 1
＝v
t
(i
t-q
t
)δt
[0023]
水库水位约束表示为：
[0024]zt，min
≤z
t
≤z
t，max
[0025]
渠首引水流量约束表示为：
[0026]
0≤q
i，t
≤q
i，max
[0027]
机组时段出力约束表示为：
[0028]nmin
≤n
t
≤n
max
[0029]
机组过流能力约束表示为：
[0030][0031]
基本区间水量约束表示为：
[0032]
0≤i
t
≤q
min，t
[0033][0034]
博弈区间水量约束
[0035]qmin，t
≤i
t
≤q
max，t
[0036][0037]
其中，v
t
，v
t 1
分别为第t时段初和时段末水库水量，i
t
为第t时段天然来水流量，q
t
为第t时段出库流量，z
t
为第t时段库水位，z
t，min
为第t时段最低限制水位，z
t，max
为第t时段最高限制水位，q
i，t
为第t时段渠首灌溉引水流量，q
i，max
为渠首灌溉引水流量最大值，n
t
为第t时段出力，n
min
，n
max
为时段最小出力和最大出力，为第t时段机组过机流量，为机组最小和最大过流流量，和为第t时段灌溉、生态基本需水流量，q
min，t
为与之和，和为第t时段灌溉、生态最大需水流量，q
max，t
为与之和；
[0038]
s2-4、根据调度目标和约束条件构建水库多利益主体协调调度模型。
[0039]
可选地，步骤s4具体包括以下分步骤：
[0040]
s4-1、利用可靠性、可恢复性、脆弱性和缺水指数作为评价指标，构建水库协调调度评价指标体系的四维属性空间；
[0041]
s4-2、根据pareto非劣解集和四维属性空间构建决策矩阵；
[0042]
s4-3、采用多属性决策法对决策矩阵进行筛选，得到协调调度方案。
[0043]
可选地，步骤s4-1中可靠性评价指标的计算方式为：
[0044][0045]
其中，k
t
为第t时段水库出库流量是否满足灌溉基本用水需求的判别系数，t为调度期总时段数。
[0046]
可选地，步骤s4-1中可恢复性评价指标的计算方式为：
[0047][0048]
其中，k
t
为第t时段水库出库流量是否满足灌溉基本用水需求的判别系数，t为调度期总时段数。
[0049]
可选地，步骤s4-1中脆弱性评价指标的计算方式为：
[0050]
v＝max(dri,dr2,
…
，dr
t
)
[0051][0052]
其中，dr
t
为第t时段生态相对缺水量，为第t时段生态总供水量，为第t时段生态最大需水流量。
[0053]
可选地，步骤s4-1中缺水指数评价指标的计算方式为：
[0054][0055]
其中，t为调度期总时段数，dr
t
为第t时段生态相对缺水量。
[0056]
可选地，步骤s4-3具体包括以下分步骤：
[0057]
s4-3-1、当阶次k为4时，从决策矩阵中选择所有的4阶有效方案；
[0058]
s4-3-2、当阶次k＝k-1时，从步骤s4-3-1选择的所有4阶有效方案中选取最优的所有k-1阶有效方案，并循环步骤s4-3-2，直到寻找出所有最低阶k
min
有效方案；
[0059]
s4-3-3、当步骤s4-3-1选择的k
min-pareto最优方案中无(k
min-1)-pareto最优，则以(k
min-1)阶最高级p
max
作为最终的协调调度方案。
[0060]
本发明具有以下有益效果：
[0061]
本发明为了解决传统优化调度缺乏系统性、传统建模方法难以协调各方利益均衡、传统调度方案可操作性差等问题，提供一种新的协调调度方法；从更合理、更适用的角度提出一种水库多利益主体区间化协调机制；将协调机制、模型构建、多利益主体优化、多属性决策进行耦合，形成一种耦合“机制-建模-求解-优选”全过程的水库协调调度方法。本发明将各利益主体需水过程划分为基本区间和博弈区间，在满足各利益主体基本效益(基本区间需水)的前提之下，在博弈区内寻找可行方案集。在方案优选时，构建评价指标体系作为方案优选依据，耦合多属性决策方法(seabode)对pareto方案集进行偏好性选择，进而获得最终的协调调度方案，提高水库协调调度的合理性和可行性。该协调机制使水库多利益主体调度符合全面、均衡、可持续的原则，协调调度模型及求解算法更具科学性和合理性，所得到的协调调度方案能够在保障河流生态需水的同时，让各利益主体的利益在协调中落实，为水库调度提供一种新的协调调度方法。
附图说明
[0062]
图1为本发明实施例中的一种水库多利益主体协调调度方法的流程示意图；
[0063]
图2为本发明实施例中多利益主体区间化协调机制示意图；
[0064]
图3为本发明实施例中宝鸡峡水库位置图；
[0065]
图4为本发明实施例中不同典型年灌溉需水过程图。
[0066]
图5为本发明实施例中不同典型年的pareto解集示意图。
[0067]
图6为本发明实施例中平水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程图。
[0068]
图7为本发明实施例中较枯水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程图。
[0069]
图8为本发明实施例中特枯水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程图。
具体实施方式
[0070]
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0071]
水库多利益主体协调调度方法首先通过分析各利益主体用水特点，明确利益主体诉求。其次，依据用水量、成本、效益三者之间的关系将各利益主体的需水过程划分为基本区间和博弈区间，基本区间为利益主体的基本用水需求，代表利益主体的基本效益，应首先予以满足；博弈区间为可使利益主体获得更多利益的水量，应尽力争取满足。再次，在保证各利益主体基本用水需水的前提下，将博弈区作为各利益主体生态调度可行域，在博弈区内寻找可行方案集。最后，构建评价指标体系，在方案集中寻得协调调度方案。本发明将协调机制、模型构建、多利益主体优化、多属性决策进行耦合，形成一种耦合“机制-建模-求解-优选”全过程的水库多利益主体协调调度方法。下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0072]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0073]
如图1所示，本发明实施例提供了一种水库多利益主体协调调度方法，包括以下步骤s1至s5：
[0074]
s1、根据各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点确定各利益主体需水过程的基本区间和博弈区间；
[0075]
在本发明的一个可选实施例中，步骤s1具体包括以下分步骤：
[0076]
s1-1、根据用水量、成本、效益三者之间的关系确定各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点其中n代表水库涉及利益主体个数，t代表总时段数，n＝1,2,
…
,m，t＝1,2,
…
,t。
[0077]
具体而言，本发明考虑各利益主体在用水过程不同阶段成本与效益的敏感程度不同，将不同用水阶段的临界值作为区别边界值，即将总效益等于总成本的用水量作为基本需水临界点将总效益最大的用水量作为最大需水临界点
[0078]
s1-2、根据各利益主体的基本需水临界点和最大需水临界点将各利益主体的需水过程划分为基本区间和博弈区间其中，其中，需要注意的是，当利益主体之间有重复用水时，确定边界时取它们中的较大值。
[0079]
s2、以灌溉效益最大和生态效益最大作为调度目标，以水量平衡约束、水库水位约束、渠首引水流量约束、机组时段出力约束、机组过流能力约束、基本区间水量约束、博弈区间水量约束、变量非负约束作为约束条件，构建水库多利益主体协调调度模型；
[0080]
在本发明的一个可选实施例中，步骤s2具体包括以下分步骤：
[0081]
s2-1、获取水库死水位、正常蓄水位、水库库容、兴利库容、装机容量、电站综合出力系数、机组最小过机流量、机组最大过机流量、灌溉最大引水流量、发电最大引水流量、发电最大工作水头作为特征参数；
[0082]
s2-2、水库涉及灌溉、发电、防洪等多个利益主体，同时还要兼顾生态效益。为实现水库多利益主体协调调度，考虑各利益主体需水特点，将这些调度目标抽取并进行数学描述，分析各利益主体的相关性，确定利益冲突的调度目标构成目标集，进而通过优化求解获得最终协调调度方案。
[0083]
本发明以灌溉效益最大和生态效益最大作为调度目标；其中灌溉效益最大目标函
数表示为：
[0084][0085]
生态效益最大，即生态aapfd值最小。采用修正全年流量偏差函数(生态aapfd值)表示，生态aapfd值越小，代表河流生态环境越好，生态效益越大。生态效益最大目标函数表示为：
[0086][0087]
其中，y为总灌溉效益，w
t
为第t时段灌溉水量，，为灌溉水量和灌溉效益的关系函数，在不考虑化肥用折纯量、农业从业人员和农用机械总劳动力变化的情况下，采用面积比拟法，得到灌溉效益与灌溉水量的关系函数为r为生态aapfd值，q
t
为第t时段出库流量，为第t时段天然流量，为调度期内天然流量的平均值；
[0088]
s2-3、以水量平衡约束、水库水位约束、渠首引水流量约束、机组时段出力约束、机组过流能力约束、基本区间水量约束、博弈区间水量约束、变量非负约束作为约束条件，其中水量平衡约束表示为：
[0089]vt 1
＝v
t
(i
t-q
t
)δt
[0090]
水库水位约束表示为：
[0091]zt，min
≤z
t
≤z
t，max
[0092]
渠首引水流量约束表示为：
[0093]
0≤q
i，t
≤q
i，max
[0094]
机组时段出力约束表示为：
[0095]nmin
≤n
t
≤n
max
[0096]
机组过流能力约束表示为：
[0097][0098]
基本区间水量约束表示为：
[0099]
0≤i
t
≤q
min，t
[0100][0101]
博弈区间水量约束
[0102]qmin，t
≤i
t
≤q
max，t
[0103][0104]
其中，v
t
，v
t 1
分别为第t时段初和时段末水库水量，i
t
为第t时段天然来水流量，q
t
为第t时段出库流量，z
t
为第t时段库水位，z
t,min
为第t时段最低限制水位，z
t,max
为第t时段最高限制水位，q
i,t
为第t时段渠首灌溉引水流量，q
i,max
为渠首灌溉引水流量最大值，n
t
为第t
时段出力，n
min
，n
max
为时段最小出力和最大出力，为第t时段机组过机流量，为机组最小和最大过流流量，和为第t时段灌溉、生态基本需水流量，q
min,t
为与之和，和为第t时段灌溉、生态最大需水流量，q
max,t
为与之和；
[0105]
s2-4、根据调度目标和约束条件构建水库多利益主体协调调度模型。
[0106]
s3、逐时段判断出库流量所处区间；若处于基本区间，则按照各利益主体在基本区间的用水优先级依次供水；若处于博弈区间，则按照各利益主体在基本区间的用水需求进行供水，并基于剩余的出库流量与各利益主体在博弈区间的用水需求，采用nsga-ii算法对水库多利益主体协调调度模型求解pareto非劣解集，得到可行方案集；
[0107]
在本发明的一个可选实施例中，本发明确定各利益主体在基本区间的用水优先次序，并将整个观测时段划分为多个时段，然后逐时段将出库流量q
t
与基本需水临界点q
min,t
和最大需水临界点q
max,t
进行比较，如图2所示；
[0108]
当0≤i
t
≤q
min,t
时，则按照各利益主体在基本区间的用水优先级依次供水；
[0109]
当q
min,t
《i
t
≤q
max,t
时，则优先保证各利益主体基本区间的用水需求；然后基于剩余的出库流量与各利益主体在博弈区间的用水需求，采用nsga-ii算法对水库多利益主体协调调度模型求解pareto非劣解集，得到可行方案集；最后，通过多属性决策对所有时段对应的可行方案集择优获得最终的协调调度方案。
[0110]
本发明根据协调调度模型构建的实际情况，择优选择nsga-ii算法进行模型的求解。结合已收集到的水库特征参数，设定优化算法的基本参数。运用nsga-ii法对构建的水库多利益主体协调调度模型进行求解，得到pareto非劣解集a＝{a1,a2,
…
,a
100
}。
[0111]
s4、利用可靠性、可恢复性、脆弱性和缺水指数作为评价指标，采用多属性决策法(seabode)对pareto非劣解集进行偏好优选，得到最终的协调调度方案。
[0112]
在本发明的一个可选实施例中，本发明提出以水库调度合理性评价指标体系作为调度方案优选的理论依据，并使用多属性决策法(seabode)对pareto方案集进行偏好优选。
[0113]
步骤s4具体包括以下分步骤：
[0114]
s4-1、利用可靠性、可恢复性、脆弱性和缺水指数作为评价指标，构建水库调度评价指标体系的四维属性空间；
[0115]
具体而言，本发明为了寻找综合效益最大的协调调度方案，需要对pareto方案集进行偏好优选。优选的依据就是构建合理性评价指标体系。因此，本发明选择可靠性、可恢复性、脆弱性和缺水指数四个评价指标构成水库调度合理性评价指标体系的四维属性空间d＝{α,γ,ν,wsi},其中α,γ为最大化类型属性指标；ν,wsi为最小化类型属性指标。指标体系建立如下：
[0116]
1)可靠性——α。该指标反映的是在水库调度周期内，灌区灌溉需水能够满足的时段数与整个调度周期的总时段数的比值，反映的是灌溉需水在水库调度过程中被满足的程度，计算方式为：
[0117][0118]
其中，k
t
为第t时段水库出库流量是否满足灌溉基本用水需求的判别系数，t为调度期总时段数。当时，k
t
＝1，否则k
t
＝0。
[0119]
2)可恢复性——γ。该指标表示在水库调度周期内，通过改变水库调度方式，经水库调水后，水库下游河道生态环境从破坏状态恢复到正常状态的平均概率，计算方式为：
[0120][0121]
其中，k
t
为第t时段水库出库流量是否满足灌溉基本用水需求的判别系数，t为调度期总时段数。
[0122]
3)脆弱性——ν。采用缺水深度来表征，指标表示在水库调度周期内单一时段生态相对缺水程度的最大值，计算方式为：
[0123]
v＝max(dr1，dr2，
…
，dr
t
)
[0124][0125]
其中，dr
t
为第t时段相对缺水量；为第t时段生态总供水量，为第t时段生态最大需水流量。
[0126]
4)缺水指数——wsi。该指标反映水库生态效益的损失程度，计算方式为：
[0127][0128]
其中，t为调度期总时段数，dr
t
为第t时段生态相对缺水量。
[0129]
s4-2、根据pareto非劣解集a＝{a1,a2,
…
,a
100
}和四维属性空间d＝{α,γ,ν,wsi}构建决策矩阵
[0130]
s4-3、采用多属性决策法(seabode)对决策矩阵进行筛选，得到协调调度方案，具体包括以下分步骤：
[0131]
s4-3-1、当阶次k为4时，从决策矩阵中选择所有的4阶有效方案；
[0132]
s4-3-2、当阶次k＝k-1时，从步骤s4-3-1选择的所有4阶有效方案中选取最优的所有k-1阶有效方案，并循环步骤s4-3-2，直到寻找出所有最低阶k
min
有效方案；
[0133]
s4-3-3、当步骤s4-3-1选择的k
min-pareto最优方案中无(k
min-1)-pareto最优，则以(k
min-1)阶最高级p
max
作为最终的协调调度方案。
[0134]
本发明运用的seabode法是一种基于k阶p级有效概念的备选方案逐次淘汰法，相比于传统方法，seabode法可直接从决策矩阵中筛选方案，逐步淘汰劣等方案，无需标准化决策矩阵，也无需对属性权重进行计算。因此，降低了方案在优选过程中受到的主观影响。
[0135]
下面以宝鸡峡水库的协调调度方案为例进行说明，如图3所示，该水库涉及宝鸡峡塬上灌区灌溉需水和下游林家村断面生态需水两大主要利益主体。
[0136]
首先确定宝鸡峡塬上灌区灌溉需水量与下游林家村断面生态需水量的区间边界，宝鸡峡塬上灌区2020年基本灌溉需水过程和最大灌溉需水过程如图4所示，分别对应基本区间上限和博弈区间上限。平水年、较枯水年和特枯水年的基本灌溉需水量分别为1.798
×
108m3、2.675
×
108m3和3.129
×
108m3。灌区最大需水量分别为4.137
×
108m3、7.806
×
108m3和9.547
×
108m3。本发明的生态需水量主要考虑了生态基流量。表1给出了林家村断面的基本生态基流和最大生态基流，分别对应基本区间的上限和博弈区间的上限。宝鸡峡水电站发电引水完全服从灌溉引水和下游生态用水。
[0137]
表1林家村断面基本和最大生态基流(单位：m3/s)
[0138][0139]
本部分以协调调度为例，给出协调方案的求解过程。利用优化算法获得不同典型年灌溉效益与生态aapfd值的pareto解集如图5所示。可以看出，灌溉效益与生态aapfd值之间存在明显的正相关关系，即灌溉效益与生态效益之间存在明显的负相关关系，进一步说明两目标之间的竞争性。且随着天然来水的不断增加，灌溉效益与生态效益也在不断增加。如特枯水年最大灌溉效益为7.831
×
108元，最小生态aapfd值(最大生态效益)为1.512，平水年对应值分别为7.957
×
108元和0.800，灌溉效益增加了0.126
×
108元，生态aapfd值下降了0.712，表明天然来水量的多少对水库效益发挥显著影响。三个典型年的pareto解集中，生态aapfd值的取值变幅均大于灌溉效益取值变幅，说明生态目标对灌溉目标十分敏感，这也要求工作人员在实际调度中需综合考虑，权衡二者利弊，以实现灌溉效益与生态效益的均衡。
[0140]
将不同典型年得到的pareto解集作为多属性决策的备选方案集，其中平水年的方案集记为：a＝{a1,a2,
…
,a
100
}，较枯水年的方案集记为：b＝{b1,b2,
…
,b
100
}，特枯水年的方案集为：c＝{c1,c2,
…
,c
100
}，构建不同典型年各方案集的决策矩阵，采用seabode法对各方案集进行排序、选择与淘汰，确定最终决策方案。
[0141]
表2给出了平水年(方案集a)、较枯水年(方案集b)、特枯水年(方案集c)最终协调方案分别为a
70
、b
16
和c
11
。可以看出，不同典型年的评价指标差别很大，随着天然来水减少，可靠性α与可恢复性γ随之减小，缺水深度ν与缺水指数wsi随之增大。平水年的可靠性α为0.996，代表一年当中36个旬均能满足灌溉用水需求；而较枯水年和特枯水年可靠性α为0.722和0.694，较平水年分别下降了0.274和0.302，代表一年当中仅有25～26个旬能满足灌溉用水，其余月份灌溉用水受到影响。平水年可恢复性γ与较枯水年和特枯水年相比平均增加了0.614；平水年的缺水深度ν与较枯水年和特枯水年相比平均减少了0.312；平水年的缺水指数msi与较枯水年和特枯水年相比平均下降23.252。总体而言，平水年协调调度效果评价指标优于较枯水年和特枯水年。
[0142]
表2不同典型年协调方案
[0143][0144]
为了验证本文所述方法的有效性，将宝鸡峡水库“协调调度”方法与“传统优化调度”方法得到的决策方案进行对比分析。表3为不同典型年“传统优化调度”方法和“协调调度”方法结果，可以看出，两种调度方法下，灌溉效益和生态效益取值都随着天然来水的减少而降低；灌溉效益与生态效益之间相互制约，此消彼长，存在明显的竞争关系；不同典型年，传统调度的灌溉效益均大于协调调度，增幅分别为0.031亿元、0.052亿元和0.105亿元，而协调调度的生态aapfd值均小于传统调度，减幅分别为0.184、0.469和0.886，也就是说协调调度的河道生态环境均好于传统调度；且随着天然来水的减少，二者相差越大，说明来水越少，协调调度均衡各利益主体的效果越显著。
[0145]
表3不同典型年传统调度和协调调度运行结果
[0146][0147]
图6为平水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程。由图6中a可以看出，两种调度方法的灌溉需水满足程度基本一致。两种调度方法均可满足所有时段的基本灌溉需水；对于最大灌溉需水，除6月、7月下旬、8月上旬、11月中下旬及12月不能满足以外，其他时段两种方法都能满足。由图6中b可以看出，协调调度在生态流量的满足程度上表现更优。协调调度可满足所有时段的基本生态流量，传统调度有8个旬不能满足，主要集中在非汛期；协调调度有9个旬不能满足最大生态流量，传统调度有13个旬不能满足，二者均主要集中在非汛期。
[0148]
图7为枯水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程。由图7中a可以看出，两种调度方法的基本灌溉需水满足程度基本一致，传统调度的最大灌溉需水满足程度表现略优。对于基本灌溉需水，除了非汛期2月中下旬、3月、11月中下旬和12月以外，其他时段两种方法都能满足；对于最大灌溉需水，协调调度有18个旬不能满足，传统调度有16旬不能满足。由图7中b可以看出，协调调度的生态流量满足程度表现更优。协调调度可满足所有时段的基本生态流量，传统调度有15个旬不能满足，主要集中在非汛期；协调调度有18个旬不能满足最大生态流量，传统调度有22个旬不能满足，二者均主要集中在非汛期。
[0149]
图8为特枯水年两种调度方法的灌溉和生态供水过程。特枯水年由于渭河上游来水较枯，两个利益主体均受到影响。由图8中a可以看出，传统调度的灌溉需水满足程度略占优势。对于基本灌溉需水，协调调度有11个旬不能满足，传统调度有9旬不能满足，二者均集中在非汛期；对于最大灌溉需水，协调调度有22个旬不能满足，传统调度有21旬不能满足，在汛期和非汛期均有不满足时段。由图8中b可以看出，协调调度的生态流量满足程度优势明显。协调调度可满足所有时段的基本生态流量，传统调度有20个旬不能满足，主要集中在
非汛期；协调调度有25个旬不能满足最大生态流量，传统调度有27个旬不能满足，在汛期和非汛期均有不满足时段。
[0150]
综上所述，对于灌溉而言，传统调度各典型年的灌溉需水满足程度略占优势，但两种调度方法的基本灌溉需水满足程度基本一致；对于生态而言，协调调度能够满足各典型年所有时段的基本生态需水，而传统调度则不能完全满足。可见，宝鸡峡水库多利益主体协调调度能够有效的协调灌溉和生态的利益均衡，且来水越少，协调调度均衡各利益主体的效果越显著，证实了本发明所提方法的合理性和可行性。
[0151]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0152]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0153]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0154]
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
[0155]
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。