多目标协同均衡调控：梯级水库系统混沌特性识别与水资源优化管理新框架

《Journal of Hydro-environment Research》：Multi-objective synergistic equilibrium regulation for cascade reservoirs system

本文提出多目标协同均衡调控（MOSER）新框架，通过识别主次效益、建立满意度边界均衡机制，结合混沌理论（关联维数、K熵）降低水库调度系统复杂性。案例表明，该方法在保障次效益前提下实现多目标协同度0.65，为多目标竞争性河流水资源管理提供系统工程与协同论交叉融合新路径。

　　

Highlight

多目标协同均衡调控（MOSER）框架创新性地将协同论与混沌理论结合，通过主次效益分级保障机制与满意度边界判定，引导梯级水库调度系统从混沌向有序演化。

Multi-objective synergetic regulation of reservoirs

水库多目标协同调控（MOSRR）基于协同论将系统变量分为快慢两类，慢变量（即序参量）主导子系统行为。通过识别多目标用水过程中的主次效益（如关键期供水保证率、生态流量等）作为序参量，构建多目标协同优化模型，实现时空维度上的效益均衡。

General situation and data of cascade reservoirs in the upper Yellow River

黄河上游梯级水库群涵盖龙羊峡至青铜峡等多座枢纽，控制流域面积约25万平方公里。研究基于1990-2015年径流数据及2030规划年需水数据，重点分析供水、发电、泥沙调控（WSR）、生态四大目标的竞争关系与协同潜力。

Multi-objective equilibrium regulation and chaotic characteristic recognition process of the UYR

以初始调度方案的多目标满意度时间序列为基础，采用关联维数（D₀）和K熵（K₀）识别系统混沌特性。当满意度边界被破坏时，通过均衡调节算法重新分配效益，使最终方案的关联维数降至4.24、K熵降至3.77，系统复杂性显著降低。

Conclusions

MOSER方法通过满意度边界机制有效平衡多目标利益冲突，使黄河上游案例中非农用水保证率达95.38%，关键农灌期缺水量较非关键期减少5.73×10⁸ m³，丰水期发电保证率提升至93.08%。研究为多目标竞争河流的水资源高效利用提供了混沌理论引导的系统工程新范式。