Page 117 - 2023年第54卷第2期

增加时，同时增加取水且抬升水位是违背水量平衡原理的，理论上不可能实现，实际运行一般是先增
３
加引水、抬高水位，然后陆续开始增加取水。在调控开始时刻，引水流量从 Ｑ１ ＝ ５０ｍ ?ｓ增加至 Ｑ２ ＝
３
６５ｍ ?ｓ，同时，水位目标从 Ｌ１增加 Ｌ２，渠池 １的取水流量立刻从 Ｔ１增加至 Ｔ２，下游渠池的取水增
加则依次延迟 ２ｈ发生，逐个增加至 Ｔ２。
调控结果如图 ９所示，Ｉ － ＭＰＣ已不能控制水位稳定，算法失效；Ｉ － ＬＱ可使水位稳定，但偏差超
限严重，下游五个渠池水位偏差全部超限，渠池 ７、８、９水位最大偏差均超出 － ４０ｃｍ ，调控基本失
败。进入约束范围后，Ｓ － ＭＰＣ、Ｓ － ＡＰＣ的水位偏差范围分别为 － ３９．８～１６．３ｃｍ 、 － ２１．６～２３．５ｃｍ ，Ｓ －

ＡＰＣ的调控结果整体上水位波动更小，更符合全局最优结果。可以看出，Ｓ － ＭＰＣ、Ｓ － ＡＰＣ初期都没
有急于迅速抬升水位，甚至任由某几个渠池水位先下降，其结果是更均匀地分配了有限的水量，使得
各个渠池相对平衡，不至于出现较大的水位偏差，算法的这一调控能力归功于预测控制对系统未来状
态的准确推演。

图 ９ 西干渠增加引水与取水同时抬升水位的调控结果

三种预测模型在水位变化过程中预测时域内的
均方根误差如图 １０，Ｉ － ＭＰＣ、Ｓ － ＭＰＣ和 Ｓ － ＡＰＣ的
平均预测误差分别为 ６．２８、２．５３和 １．１４ｃｍ，预测
模型误差过大 是 Ｉ － ＭＰＣ控制失效的根源，Ｓ － ＭＰＣ
的预测误差整体较为理想，但由于情景条件过于极
端，调控难度很大，一些偶然误差突增（如 １１～１２ｈ）
使算法性能大打折扣，而在线自适应调整的 Ｓ － ＡＰＣ
始终保持了较低的预测误差，较好地实现了前馈反
馈耦合控 制，在极 端 情景 下仍 表 现 出 较 好 的 调 控
图 １０ 情景二控制系统预测模型的均方根误差
性能。
（ ４）算法普适性及应用分析。西干渠为串联型渠系，渠池间水力联系相对简单，对于干支斗农多
级渠道串并联混合的渠系，应用时的区别主要在于系统的状态矩阵 Ｇ、控制矩阵 Ｈ中对应系数发生变

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