Page 106 - 2022年第53卷第4期

的影响，渠池水位始终会有一定程度的波动，这样就会带来闸门的持续频繁调控。本文优化模型
中，由于考虑了优化变量的最小变幅约束并在优化模型中加入了流量调整惩罚，使得在较小的水位
偏差情况下，不会再生成流量调整指令。因此，相比之下，本文的优化控制模型更能满足大型明渠
调水工程中对有限闸控次数情况下的水位稳定调整需求。
传统预测模型的目标形式保证了其优化问题可通过矩阵计算进行快速求解，而本文多目标优化
模型由于采取启发式算法进行求解，其计算时间相对较长。在本文研究案例中，传统预测控制模型
单步的优化求解时间为 3 s 左右，而本文多目标优化模型单步的优化求解时间为 3 min 左右。复杂多
目标预测控制模型的优化求解问题更容易受到“维数灾”的影响，优化模型的时域长度和空间尺度都
受到限制。在将复杂多目标预测控制模型应用于处理大规模大维度问题时，采用启发式算法来求解
很难保证预测控制每一步计算都能收敛到最优解，反而增加调控风险，此时应当将优化问题分解为
多个子优化问题，再对子优化问题分别进行建模求解。
本文的多目标预测控制主要针对渠池水位控制中闸门调控不能过于频繁的需求对传统的预测控
制模型进行了改造。在明渠的实时水力控制中，还有更复杂的控制目标是传统的预测控制模型无法
处理的，也可采用本文的思路对预测控制目标和积分时滞模型进行改造后来开展多目标预测控制研
究，以满足工程的实际调控需求。

5 结论

本研究中，提出了一种多目标预测控制模型来处理串联明渠调水工程中的水位稳定问题。将控
制模型应用于南水北调中线干线工程最后 6 级渠池的虚拟仿真模型，并与传统预测控制模型的调控结
果进行了对比，得出以下结论：
（1）本文多目标预测控制模型中由于考虑了流量调整惩罚，因此在本文的两种研究工况中，能在
不明显降低水位调控效果的情况下将闸控次数分别降低 43%和 52%，满足大型调水工程中对调控设
备尽可能少参与调控的实际需求。
（2）基于积分时滞模型可构造渠池状态的实时预测模型，在此基础上可构造多目标滚动优化预测
控制模型，并通过启发式算法进行求解来得到最优调控策略，此思路可处理复杂调水工程的多目标
调控问题，满足工程的实际调控需求。

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