Page 118 - 2023年第54卷第2期

化，算法步骤并无差异。本研究使用普通性能计算机（ＩｎｔｅｌＸｅｏｎＥ５ － ２６４３ｖ４＠３．４０ＧＨｚ）求解，Ｉ － ＬＱ、
Ｉ － ＭＰＣ、Ｓ － ＭＰＣ、Ｓ － ＡＰＣ的在线求解用时约为 ０．５、３．５、４．０、１０．０ｓ，相较于控制步长 ３００ｓ，最大占
比仅 ３．３％，可满足生产需求。ＡＰＣ控制器通过实测数据对系统模型进行在线辨识，可有效降低明渠
输水过程中渠池水位变化的建模误差，然而，流量数据的随机性观测误差可能对系统辨识的准确性产
生影响，实际应用时应该对流量数据做滤波处理，减小其随机误差的影响。

６ 结论

（１）积分时滞（ＩＤ）模型描述大流量、缓底坡、多取水口渠池的水位变化时效果不够理想，对渠池
进行分段细化，考虑各取水口流量变化传播的时滞差异、非回水区蓄水量变化对回水区水位的影响
等，据此建立分段积分时滞（ ＳＩＤ）模型，可有效提高系统模型的精度，进而改进预测控制的调控性能。
（ ２）前馈反馈耦合的模型预测算法（ＭＰＣ）对预测模型的准确性依赖较高，过大的预测误差可能使
控制算法失效，以分段积分时滞（ ＳＩＤ）模型作为水位预测模型，可满足大型灌区渠道控制的需求，采
用自适应方法对参数进行在线辨识，可进一步提高预测模型精度，提升算法调控性能。
（３）基于水联网灌区的实时观测体系，可建立在线辨识的自适应预测控制算法，其预测模型在系
统变化过程中可保持较好的预测精度，能以前馈反馈耦合控制的模式，全局优化各渠池的水位变化过
程，有效降低水位波动、保障供水稳定，实现大型灌区输配水过程的实时控制。

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