Page 86 - 水利学报2025年第56卷第4期

４．２ 控制参数及性能指标 渠道自动控制算法的控制时间间隔一般为仿真计算时间步长（１０ｍｉｎ）的整
数倍，过小的控制时间间隔容易导致闸门升降过于频繁，造成闸门磨损和电力浪费；过大的控制时间
间隔可能导致输水渠系的闸门灵活性差，供水响应慢，水位偏差大。综合考虑取控制间隔 ＤＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ
Ｔｉｍｅ ）为 ２０ｍｉｎ。目标函数式（８）中，权重矩阵 Ｑ和 Ｒ分别表征水位偏差和流量变化量在控制过程中
的放大系数。本文算例部分的主要目的是检验算法对水位的控制效果，因此，取 Ｒ为单位对角阵，取
Ｑ＝ １０００ Ｒ，即认为水位控制的精准性远比流量调节的稳定性重要。为简化水位控制研究，本文暂不考
虑闸门死区、闸门启闭速度和闸门动作次数等约束。
本文在水位、流量、闸门开度和系统稳定时间 ４个方面，共选取了 ５个指标对控制算法的综合控
制性能进行量 化 评 估 ［２５］ 。最大 绝对 偏差 （Ｍａｘｍｕｍ ＡｂｓｏｌｕｔｅＥｒｒｏｒ，ＭＡＥ）和 累计 绝 对 偏差 （Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ
ＡｂｓｏｌｕｔｅＥｒｒｏｒ，ＩＡＥ）分别是水位偏差在控制过程中的最大值和累计值，用于衡量水位控制的精准性。
无量纲化流量变化积分（ＮｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｂｓｏｌｕｔｅＤｉｓｃｈａｒｇｅＣｈａｎｇｅ，ＮＩＡＱ）和无量纲化闸门开
度变化积分（ ＮｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｂｓｏｌｕｔｅＧａｔｅＭｏｖｅｍｅｎｔ，ＮＩＡＷ）分别是过闸流量和闸门开度在控
制过程中的累计调节值，用于衡量系统过渡过程中在流量和闸门开度调节上付出的累计动作。稳定时
间（Ｔ ）是指从渠系流态开始变化（即系统供水流量开始变化），到系统进入稳定状态所用的时间。
ｓｔａｂｌｅ
本文中的稳定状态判据为：连续 ３ｈ内闸门开度变化累计小于 ０．０１ｍ 且控制点水位偏差在 ０．０１ｍ
以内。
ｍａｘ（ ｙ － ｙ ）
ＭＡＥ ＝ ｔ ｔａｒｇｅｔ （１３）
ｙ
ｔａｒｇｅｔ
ＤＴ Ｔ
∑ ｙ－ ｙ ｔａｒｇｅｔ
ｔ
Ｔ ｔ ＝０
ＩＡＥ＝ （１４）
ｙ
ｔａｒｇｅｔ
ＤＴ ｔ ２
( ∑ Ｑ － Ｑ － Ｑ － Ｑ ｔ ２ )
Ｔ ｔ ＝ ｔ １ ｔ ｔ － ＤＴ ｔ １
ＮＩＡＱ＝ （１５）
Ｑ
ｄｅｓｉｇｎ
ＤＴ ｔ ２
( Ｗ － Ｗ － Ｗ － Ｗ ｔ ２ )
∑
Ｔ ｔ ＝ ｔ １ ｔ ｔ － ＤＴ ｔ １
ＮＩＡＷ ＝ （１６）
Ｗ ｍａｘ
Ｔ ＝ ｔ － ｔ （１７）
ｓｔａｂｌｅ ２ １
式中：ｙ为渠池下游控制点实时水位，ｍ；ｙ ｔａｒｇｅｔ 为渠池下游控制点目标水位，ｍ；ＤＴ为控制时间间隔，
ｔ
３
为 ２０ｍｉｎ；Ｔ为仿真总时长，为 ４８ｈ；Ｑ、Ｑ 分别为实时过闸和设计过闸流量，ｍ ?ｓ；ｔ为渠系流
ｔ ｄｅｓｉｇｎ １
态开始变化时刻，应用纯反馈控制时为取水流量变化时刻，应用前馈控制时为闸门前馈动作启用时
刻，ｈ；ｔ为渠系进入稳定状态时刻，ｈ；Ｗ 为实时闸门开度，ｍ；Ｗ 设计闸门最大开度，ｍ。
２ ｔ ｍａｘ
４．３ 结果分析 对无前馈 ＬＱＲ控制、流量补偿前馈 ＬＱＲ控制（ＤｉｓｃｈａｒｇｅＣｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎＬｉｎｅａｒＱｕａｄｒａｔｉｃ
Ｒｅｇｕｌａｔｏｒ，ＤＣＬＱＲ）和本文提出的前反馈混合 ＬＱＲ控制（ＨＬＱＲ）作对比分析。其中，ＤＣＬＱＲ算法采用
３．２节中介绍的流量补偿前馈方法，按本文提出的复合规则与 ＬＱＲ反馈控制结合。为保证控制效果对
比的公平性，３种控制算法的控制时间间隔、目标权重系数等控制参数均保持一致。３种控制算法分
别应用于处理按计划取水工况和有误差取水工况。
首先，将 ３种控制算法应用于工况一的调控，结果见图 ３—５。从闸前控制点水位偏差过程线的对
比中可以看出，１０个渠池控制点的水位偏差都呈现出递减趋势，而本文改进控制算法对水位的精准控
制效果最好，同期水位偏差最小且最快恢复到零偏差。由图 ５（ａ）可见，本文改进的前馈方法及设计的
混合控制算法能有效抑制水位波动，其水位偏差在 ±１０ｃｍ以内，并让水位更快恢复到目标水位。在
１０个渠池的水位偏差过程线中，ｐｏｏｌ５渠池下游控制点水位下降幅度最大，原因在于：（１）ｐｏｏｌ５和
ｐｏｏｌ６渠池均设置有取水变化，而 ｐｏｏｌ５渠池的控制点水位位于渠池最下游处，受前方取水口流量变化
的直接影响；（ ２）同时作为下游相邻渠池的闸前水位，受到 ｐｏｏｌ６渠池取水扰动的间接影响。

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