水资源调度一般可分为4个阶段，即信息收集与预测、调度方案编制、调度方案模拟与决策及调度方案实施4个阶段。

信息收集与预测包括气象信息、水文信息、河流信息、地理信息、水库信息、电站信息、电网信息、用水信息、需求预测、生态环境信息和社会经济信息等。

调度方案编制包括模型设计、模型建立、方案生成、非劣解集推求等。

调度方案模拟与决策包括经济效益模拟、环境效益模拟、社会效益模拟、风险分析等，最终供决策部门决策。

调度方案实施包括调度计划的安排与实时调度过程、调度方案的评价、总结等。

水资源优化调度在理论上属于多目标的随机序贯决策问题。其调度目标通常涉及到防洪、发电、城市与工业供水、灌溉及防止水库淤积和生态环境保护等。为减少问题的复杂性，可根据实际情况将各目标赋予权重，或将次要目标化为约束条件，从而使问题成为单目标随机序贯决策问题。

调度决策一般由日、旬或月作出。任一时段决策所导致的水资源配置系统状态 （水位、库容）则成为余留期决策的初始条件，而余留期最佳调度策略的期望效益是初始条件的函数。因此任一时段的调度策略的作出均应不仅对于当前时段是最优的，而且还应使其所导致的时段末系统状态对于余留期最佳策略而言是最好的初始条件。天然径流的随机性使得水资源优化调度十分复杂。根据对天然径流随机性的处理，可分为随机型和确定型两类调度方法。

随机型方法是利用已有的观测系列得到每个水库入流在各时段的概率分布，再将其离散化，成为当前时段径流可能出现的一组离散区间量值及各值出现的概率，同时，还要利用长系列观测资料，得到本库上一时段或以上几个时段在已出现来水量值条件下的当前时段来水出现某个量值的条件概率（径流在前后时段的自相点），以及本库与其主库在前后时段的条件概率（径流在不同地点间的互相点）。这样就可根据上几个时段本库及其主相点各库的来水（实际发生的）及其本库可能出现的来水的条件概率（自相点与互相点的），按当前时段与余留期各时段的期望效益之和最大进行优化调度。随机型方法由于离散化处理概率分布而使相应的调度模型规模很大，称为 “系统维数灾”。一般只能求解3库～4库组成的水资源配置系统的实际问题。

确定型方法的主要思路为：实现将序贯决策过程划分为当前时段、下一时段和余留时段，并可先将不同初始条件下的余留期最佳效益计算出来；然后用当前时段的预报值作为当前时段的“确定性”入流，并用下一时段的径流均值作为下一时段入流进行优化调度。显然径流预报的误差分布将影响期望效益。在水资源配置系统调节能力较大的情况下，预报误差对期望效益的影响并不显著。为了进一步提高精度，可用条件均值代替无条件均值作为水库下一时段入流，这样做的代价是增大了求解的难度。

水资源优化调度的工作步骤一般为：①明确调度目标及各类约束条件；②建立适当模型并选择优化方法；③分析结果并形成调度方案；④利用行政及经济手段促进调度方案的执行；⑤利用实际调查或其他调度方案的模拟，确定是否有必要改进目标、模型、求解方法、调度规则及水费体系等。

进行水资源优化调度求解算法有数学规划方法、网络流方法、大系统分解协调方法和模拟技术。在数学规划中，用得较多的是线性规划和动态规划。在有水力发电目标时，通常用非线性模型求解以避免线性化带来的精度损失。当问题规模较大时，可采用大系统分解协调技术处理。模拟技术是评价系统运行方式能否产生预期效益的一个有力工具。因为模拟模型能详细地描述水资源配置系统在各种来水条件、需水过程和运行方式的运行特性和预期效益，同时便于求解。因此，近年来在国内外有广泛的应用。(www.daowen.com)

在实际问题中，仔细研究水资源优化调度的目标并确定优先级，构造基本反映客观实际的数学模型并选择有效的求解方法，全面地分析优化结果并制定优化调度策略，辅之以水费杠杆并强化有关取用水法规，规范用户行为，从而使已建的水资源配置系统的运行方式最大限度地满足一系列既定目标。这些内容就构成了水资源优化调度的基本范畴。

优化调度模型的建立：要根据兴利与除害多目标综合利用的要求，目标函数一般考虑主要的目标如供水、防汛（防凌）、发电及灌溉用水等。

实时调度的任务在于确定“未来”一定时期（调度期）内的水库控制运用方式，其基本目的是通过调蓄作用最大限度地协调天然状态下的供需矛盾。水库调度涉及三大主体，天然来水的多少反映自然状况，工程数及规模反映人为控制能力，需水量多少反映经济发展和生活水平。除工程要素外，调度所依据的基本输入信息（包括入流、需求信息）均为预测值，显而易见，只有当预测信息相当可靠时，所得出的调度方案才具有实际指导意义。

但由于受科技水平的限制，目前尚难对 “未来”较长时期内的信息 （如来水、降雨等）作出准确预测。不过由于水量调度是一个多阶段序贯决策过程，其整体策略是由各个决策阶段的决策所构成，水量调度效益是通过长期控制运用和短期实施配合实现的，在整个调度期内，人们有发现“错误”和改正“错误”的机会。据贝尔曼最优化原理，这种实时修正是具有经济价值的，当然这要求新的信息预测精度比旧的高。一般来说，随着时间的逼近，近的预测精度要比远的高。鉴于此，在实时调度模型中可将水量调度分解为相互嵌套的若干层次。

第一个层次是以月为时段的调度，以枯水期余留期为调度期，该层的目的在于确定枯水期余留期的优化调度计划，给出相应时段来水、用水预测结果下的各月末的水库控制水位与相应泄量。该层次的调度方案作为下层优化调度的控制条件，以保证水库调度的长期效益。在此称该层次的优化调度为长期优化调度。在调度期中，该层次的优化调度的调度期随时间进行而逐渐变短，原则上，每月初修改一次余留期的调度计划，但在月中任意时刻，判断表明月中来水与月初预估严重偏离时，可随时修正余留期策略。

第二层次以旬为调度时段，以面临月余留旬为调度期，该层的目的在于确定当前月余留旬的优化调度计划和面临旬的实施调度决策，在此称该层次的优化调度为中期优化调度。在调度中，只利用当前月的分旬预测信息，其精度比长期预测要高，而且时段更短，其调度方案的指导意义更强。为了保持与长期优化调度的联系，中期优化调度必须以长期优化调度当前月末的水位作控制条件。

信息校正是 “实时”调度的核心，对于水量调度而言，实时的涵义表现在两个方面。其一是用新的最高精度的预测信息 （包括入库水量信息和需水量信息）替代原先相应时段的预测值，这种校正是预测模型的任务，它可以独立于优化调度模型，构成独立模块，在优化调度计算中通过数据交换直接使用其校正成果。其二是状态修正，由于模型采用调度信息存在误差，在按模型提供的方案实施一个阶段后，水库的实际水位 （状态）与计算水位 （调度预期控制水位）会产生一定偏差，为避免误差累计，在新的面临时刻，应采用当前各库水位实际值 （初始状态）重做余留期的优化调度，得到新的实施方案。

当月中任意时间发现月初的信息（来水或需水）预测有严重偏差时，及时的信息反馈与控制的调整对提高调度质量无疑是十分重要的，因为信息的严重偏差可能导致长期优化调度对中期优化调度控制（月末水位控制）的失灵，甚至会导致中期优化调度的混乱。对这种非整时段的信息反馈和控制的调整，可区别不同情况采用不同的方法处理。当发现误差的时段距月初较近时，可先修改当月信息，再利用超前月计划功能，重做余留期的长期优化调度以改变月末控制水位。当发现错误距月末较近时，可通过人工修正月末控制水位，以保证中期优化调度结果的合理性。

为增加模型的实用性，按时间分为两层，同样，对于大流域，为防止流域过大掩盖供需矛盾，还需在空间上作出分解，划分为若干节点进行。