明渠模型预测控制快速优化计算方法

针对基于圣维南方程使用启发式算法进行渠道预测控制时,现有优化计算方法生成调控方案时间过长、无法满足实时控制需求的问题,提出了一种基于多目标优化算法的快速优化方法.以一处试验渠道的数值模型作为控制对象,应用此方法构建了预测控制模型以生成调控方案,并构建了一维水动力模型对调控方案进行验证.研究发现在闸门控制系统中,超出水位控制范围的最大值最小、超出水位控制范围的平均值最小、闸门动作次数最少、闸门开度总变化量最小4个目标间能够相互诱导,加速优化计算过程4倍以上.在该试验渠道的流量计划调整工况中,验证了此种方法的有效性,将单次计算时间缩短至1 s内.验证效果表明,该方法在提高了水位控制效果的同时,能够减少由单独设置超出水位控制范围的最大值最小目标导致的非必要闸门调控,总计减少69%的闸门调控次数.

多级串联明渠调水工程多目标水位预测控制模型研究

针对传统的明渠水位预测控制模型无法考虑闸门调控次数限制的问题,本文在以往的预测控制目标中加入了流量调整惩罚量,构造了多目标渠池水位预测控制模型;并采用带有精英排序策略的遗传算法来进行复杂优化问题的求解。将此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中对模型可靠性进行分析,结果表明在两种测试工况中,本文的多目标预测控制模型相比于传统预测控制模型,能在保持相似的水位控制效果同时使得闸控次数降低43%和52%;而且采用遗传算法求解能考虑闸门死区带来的流量最小变幅约束问题,在需要提前进行流量微调的情况下生成更加合理的调控方案。本文结果也表明,基于水位状态预测模型构造多目标预测控制模型,并采用启发式算法进行优化问题求解,这一思路具有一定可行性。