渠道运行管理自动化的多渠段模型预测控制

采用模型预测控制算法研究多渠段中央集中控制。以渠道过渡过程的状态空问离散方程为基础，运用模型预测控制算法，构造目标方程，采用二次规划法求最优解。建立三渠池串联实验渠道及预测控制模型。分析其运行特性和时域特性，采用Marlab编程对5种初始条件下渠道运行状况进行仿真。结果表明：水流在各种复杂工况下均能快速、平顺地达到稳定，较好地解决了渠道运行中存在的耦合、大滞后问题，系统动态性能和鲁棒性优良。     

含多分水口的渠道广义积分时滞(ID)控制建模及验证

积分时滞（ID）模型是应用最广泛的输水明渠控制模型之一,建模时常假定分水口均位于渠池的下游尾端。然而对于我国灌区渠系而言,分水口位置可能位于渠池沿线任意位置,此时直接应用ID模型将会导致控制效果较差甚至出现系统失稳的可能。针对这种情况,本文首先分析了分水口位置对ID模型预测精度的影响,在考虑分水扰动的滞后时间后提出了广义ID模型,并分别以传统ID模型和广义ID模型为基础进行模型预测控制（MPC）算法开发及仿真验证。仿真结果显示,对于分水口位于上游段的渠池,本文所提出的广义ID模型预测精度更高,且控制效果的改善程度可达65%。同时在控制器调试过程中,控制器参数的可选域增大约1.4倍,表明更容易获取合适的控制器,试错成本显著降低。     

基于模糊控制和模型预测控制的MMC-HVDC电流控制方法

针对传统MMC-HVDC电流控制方法中存在的电压外环控制中PI调节超调量大、响应速度慢、自适应能力差,电流内环控制需要依赖MMC系统数学模型进行解耦控制与前馈补偿等问题,在分析传统PI控制的基础上,提出一种基于模糊控制和模型预测控制的MMC-HVDC电流控制方法。该方法将模糊控制和模型预测控制分别应用到电压外环和电流内环中,实现了MMC单元的电容电压平衡及环流抑制。仿真结果证明了提出的控制方法相比于传统PI控制方法具有更快的动态响应速度与控制精度。     

蒋家沟流域输沙预测模型初探

从时间和控制因子两个角度，初步探讨了蒋家沟流域产沙预测模型，结果表明，由周期预测和控制因子预测组成的综合预测模型，可对蒋家沟泥石流的输沙进行较为可靠的预测，同时，在探讨了模型存在的及有待改进的问题的基础上，还对综合预测模型进行了探讨。     

磨煤机负荷控制系统模型算法控制的实现

磨煤机负荷控制对象是典型的非线性、大滞后及时变性的控制对象,采用常规的控制方法难以获得较好的控制效果。基于预测控制在解决复杂难控对象方面的优势,提出模型算法控制方案,用以解决磨煤机负荷控制问题。仿真效果表明,当模型参数变化、内部扰动及设定值扰动时,模型算法控制在稳定性、鲁棒性、抗干扰性上均优于常规的比例-积分-微分控制。最后,在仿真基础上提出可用于实际工程的算法控制设计方案,条件具备时可将其应用到电厂实际运行中。     

九洲江(广东段)水污染控制规划研究

在水质现状调查和污染源预测基础上 ,采用二维稳态水质模型预测各入河排污口造成的污染带长度 ,结合各排污口排污量、污染带长度与所在功能区水质保护目标的关系进行多方案比较 ,从而确定各控制单元合理的污染物总量控制目标 ,提出水污染控制方案。     

工程施工成本预测与控制方法研究

在工程成本控制过程中,传统的成本控制方法是将上期的实际成本与计划成本进行对比分析,找出其中的差异,从而为下期的成本控制提供依据.然而,由于成本数据归集的延迟,往往当上期实际成本核算出来时,下期的施工过程已接近完成,致使难以对下期的施工成本进行有效控制.结合工程实际,运用灰色系统理论建立模型,对工程施工成本单价进行预测,并将施工成本预测值与已完工程实际施工成本进行对比,发现相对误差很小,预测结果合理可信,可将其用于成本预测,从而可实现事先控制.     

地表水水量和水质的联合实时控制

要维持一个"健康"的开放式水系,使水深和水质都保持在其定值至关重要。应用实时控制时,水量和水质都必须满足控制目标值。以人工圩田潮红为例进行了研究。开发了模型预测控制(MPC)实施控制。此外,还使用"向前估计"程序,为MPC提供水质预测成果。在测试案例中,将其与传统控制(比例积分控制(PI))进行了比较。结果表明,两种算法都能够控制圩田潮红过程,但MPC在功能和控制灵活性方面更加优越。     

灌区输配水分段积分时滞模型及自适应预测控制方法

大型灌区渠道长、流量大、取水口多且分散,积分时滞模型(ID)适用性不强、参数不易率定;以水联网灌区的实时观测体系为基础,研究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,提出分段积分时滞模型(SID),建立在线自适应预测控制(APC)算法,在宁夏西干渠百万亩灌区调试验证。结果显示,基于ID的线性二次型控制(LQ)和模型预测控制(MPC)在水位目标不变时,可稳定水位,但超调量大,在水位目标显著增加时,控制失效;基于SID的模型预测控制(MPC)和自适应预测控制(APC)可将超调量控制在较小范围以内,且APC误差更小、控制效果更优。     

水轮发电机组的递阶预测控制

本文提出了一种工业大系统的递阶预测控制算法,首先将高维的大系统预测控制问题分解,然后讨论了协调算法及其收敛性,最后针对水轮发电机组的调速和励磁综合协调控制给出了递阶预测控制算法。     

基于改进型多目标遗传算法的含气水锤防护方案优化研究

阐述了气液两相流长距离输水系统停泵水力过渡过程的特点,对水锤防护效果影响因素进行分析,采用反问题分析法,以惯性飞轮转动惯量、进排气阀口径、单向调压塔参数及出口阀的关闭程序参数作为决策变量,以特征线法为基础,以最大水锤压力值最小和工程投资最低作为目标函数,建立数学优化模型,并采用改进型多目标遗传算法(MOGAs)对优化模型求解。工程应用表明:本数值模拟方法能得出最经济、可靠的水锤防护方案,为长距离输水系统水锤防护方案确定提供了一种新的思路。     

基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的水资源优化配置

水资源优化配置作为解决水资源短缺的重要手段,对于区域社会经济的可持续发展具有重要的意义。水资源优化配置模型是一个结构复杂的综合系统,传统的优化方法难以求得模型的全局最优解。第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是当前解决多目标优化问题最有效的方法之一,但在水资源优化配置领域应用很少。本文以浐灞河流域为例,尝试利用NSGA-Ⅱ优化方法求解该地区水资源多目标优化配置模型,研究了该方法在水资源优化配置模型求解中的适用性。结果表明:该方法得到的水资源优化配置结果合理、可行。     

基于线性预测控制算法的明渠实时控制研究

针对纵坡较缓、渠池槽蓄量大且完全处于回水区的大型串联渠池中的水位控制问题,本文以南水北调中线工程最后6级渠池为研究对象,通过建立多级串联渠道的离散线性状态空间方程,设计用于多级串联渠池的线性预测控制算法,并采用低通滤波器对控制算法中需要用到的实时水位观测信息进行处理。研究结果表明采用低通滤波处理后的水位信息进行实时控制时能够消除没有明显回水区渠池中发生的水位波动,达到稳定控制的效果。在分水不可预知情况,预测控制算法起到集中反馈控制的效果,控制效果与线性二次型最优控制的控制效果类似;而在分水可预知情况,预测控制算法能提前于分水变化进行闸门控制,起到前馈控制的作用,进一步优化控制效果。     

引江济淮工程（河南段）多目标水量优化调度

引江济淮工程（河南段）涉及河道、闸泵、管道和调蓄水库,约束条件复杂,常规的优化调度算法难以搜索可行解,求解效率低。选用受水区缺水率平均值最小、泵站总抽水量最小和受水区缺水率标准差最小作为目标函数,从供水保障、供水成本和公平性角度构建多目标水量优化调度模型。基于可行搜索思路,结合逆序演算和顺序演算过程对约束条件进行处理,引入决策系数,通过映射关系使搜索空间保持在可行域中,结合多目标非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithms,NSGA-II）进行求解,得到Pareto最优解集,并采用熵权法进行方案优选。结果表明,基于可行搜索的NSGA-II算法能够有效求解复杂调度系统的多目标优化问题,综合考虑多个目标的最优方案相对单目标方案更加合理,结果可为引江济淮工程（河南段）运行管理提供决策支撑。     

Evolutionary computation to control unnatural water level fluctuations in multi‐reservoir river systems

A methodology and computational model for evaluation and optimization of dam operations in multi‐reservoir river systems is presented. The optimal dam operation scheme was defined as that which minimizes unnatural water level fluctuations during low flow periods, subject to the maintenance of desired stages within the river network, desired storage levels in the reservoirs, and bounds on releases from dams. The dam operation problem was solved using a discrete‐time optimal control methodology in which a genetic algorithm was interfaced with an existing, unsteady, one‐dimensional hydraulic simulation model known as FLDWAV. The hydraulic simulation model was used to solve governing hydraulic constraints, while the genetic algorithm was employed to solve the overall control problem. Constraints on water surface and storage levels were handled using an Additive Penalty Method. Two types of objective functions, absolute water surface deviation and rate of water surface fluctuation, were considered and their results were compared. Capabilities of the overall model were demonstrated through applications to a hypothetical three‐reservoir river system and a portion of the Illinois River Waterway, for which the hydraulic simulation model was calibrated and verified. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

Multi-objective Planning for Conjunctive Use of Surface and Subsurface Water Using Genetic Algorithm and Dynamics Programming

The consideration of fixed cost and time-varying operating cost associated with the simultaneous conjunctive use of surface and subsurface water should be treated as a multi-objective problem due to the conflicting characteristics of these two objectives. In order to solve this multi-objective problem, a novel approach is developed herein by integrating the multi-objective genetic algorithm (MOGA), constrained differential dynamic programming (CDDP) and the groundwater simulation model ISOQUAD. A MOGA is used to generate the various fixed costs of reservoirs’ scale, generate a pattern of pumping/recharge, and estimate the non-inferior solutions set. A groundwater simulation model ISOQUAD is directly embedded to handle the complex dynamic relationship between the groundwater level and the generated pumping/recharge pattern. The CDDP optimization model is then adopted to distribute the optimal releases among reservoirs provided that reservoir capacities are known. Finally, the effectiveness of our proposed integrated model is verified by solving a water resources planning problem for the conjunctive use of surface and subsurface water in southern Taiwan.     

灌区闸门量水试验研究

为了解决灌区闸门量水公式适用环境苛刻，量水精度偏差大的问题，在量水试验研究中引入自动控制技术，经过负反馈系统调节闸门开度。本文通过大量的数据统计，进行人工智能流态分析，将平均淹没深度与误差建立联系，寻找不同系数下的误差修正方法，同时也依据当前环境状态进行调整，最终将测量误差控制在5%以内。与传统人工调节方法相比，人工智能的引入增强了量水试验的工程应用性，同时提高了水工建筑物量水的灵活性和适用范围。     

基于水动力耦合的明渠调水工程节制闸安全调控

针对明渠调水工程中流量切换时，由于调控不当导致闸前水位突破水位上下限的问题，提出安全调控可行 域的概念及其划分原则，通过一维水动力模型耦合二分法建立明渠调水工程节制闸的安全调控模型，实现流量切 换时节制闸调控开度、安全水位和调控时间区间的计算，进而得到节制闸的安全调控可行域和调控方案，并以南 水北调中线工程陶岔渠首至淇河节制闸 4 个节制闸开展实例研究。研究过程中根据各节制闸流量变化情况，分 别设置 12 种工况进行计算，结果表明：经模型计算的调控方案调控后，闸前水位控制在安全水位区间内，划分的 安全水位区间-Ⅱ较水位区间-Ⅰ起到了降低水位变幅的作用，模型运算速度快，最长时间为 8.99?s。给出了柔性调 度方案，使得调度更为灵活，面向实际工程更实用、操作性强，为调水工程的调度决策提供了支撑。     

基于NSGA-Ⅱ方法的三峡水库汛末蓄水期多目标生态调度研究

为充分发挥三峡水库的经济效益和生态效益,建立了以三峡水电站发电量最大和下游河道适宜生态流量改变度最小为目标的水库优化调度模型,基于生态水文学法量化了下游河道适宜生态流量。为有效求解多目标优化问题,引入带有精英保留策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为调度模型的寻优算法。通过比较2015年调度期内三峡水库优化调度方案和现行调度方案的发电效益和生态效益表明:提高生态流量改变度0.63%可使发电量增加2.32%,降低0.58%的发电量将生态流量改变度降低8.86%。该算法避免了对多目标进行加权求解的盲目性,能获得多个兼顾两个目标且分布均匀、收敛性较好的优化调度方案,为决策者提供了多种可行的选择。研究成果为三峡水库蓄水优化调度提供理论依据和具体方案参考。     

基于混合算子遗传算法的水资源优化配置

构建了以经济效益、社会效益、生态效益为多目标的水资源配置模型,针对模型中存在的多目标多约束优化问题,对基本遗传算法进行改造,设计了一个混合算子遗传算法,并用算例进行验证,最后将水资源优化配置模型和算法应用于东江流域。实例计算结果表明,基于混合算子遗传算法的多目标水资源优化配置模型配置结果合理可行,可作为研究流域水资源配置的决策依据。遗传算法作为新型智能算法,可应用于水资源配置领域。