本發(fā)明涉及輸水工程，具體為一種基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人口的增加和農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)用水需求不斷增長(zhǎng)，尤其是在水資源時(shí)空分布不均的地區(qū)，確?？煽?、穩(wěn)定的供水對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。然而，陳舊的設(shè)備和設(shè)計(jì)不當(dāng)?shù)墓喔裙┧到y(tǒng)給保持渠池水位和流量的穩(wěn)定帶來(lái)了挑戰(zhàn)，導(dǎo)致系統(tǒng)供水效率下降。因此，需對(duì)灌溉渠池進(jìn)行現(xiàn)代化改造以確保更加穩(wěn)定的水位和流量，提高農(nóng)業(yè)用水安全。通常來(lái)說(shuō)，為避免明渠灌溉系統(tǒng)(ocis)中水位大幅變化帶來(lái)的潛在安全隱患，閘門上游大多采用人工操作來(lái)調(diào)節(jié)水位。然而在渠池水網(wǎng)發(fā)生復(fù)雜水情時(shí)，人工操作的表現(xiàn)并不佳，這使渠池水位的自動(dòng)化控制成為現(xiàn)在研究的重點(diǎn)。目前已開(kāi)發(fā)出的自動(dòng)化控制算法多種多樣，從一開(kāi)始的以比例積分時(shí)滯模型(pid)為重點(diǎn)的分布式反饋控制算法；進(jìn)而發(fā)展到以模型預(yù)測(cè)控制(mpc)為重點(diǎn)的集中式反饋控制算法和線性二次型調(diào)節(jié)器(lqr)；后來(lái)逐步演變?yōu)橹悄芸刂?。其中mpc因其具備反饋機(jī)制和實(shí)時(shí)滾動(dòng)預(yù)測(cè)能力，已被證明適用于復(fù)雜分水變化情況下灌溉渠池的實(shí)時(shí)水位控制。

2、mpc指的是一大類算法，通常由內(nèi)部預(yù)測(cè)模型、目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化、約束和滾動(dòng)優(yōu)化策略組成，其中內(nèi)部預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度會(huì)極大地影響控制算法的性能。1871年，圣維南方程(sves)被提出并應(yīng)用于描述明渠中的一維流動(dòng)，但sves難以與反饋機(jī)制直接耦合并進(jìn)行實(shí)時(shí)結(jié)果修正，無(wú)法被直接用作控制算法的內(nèi)部預(yù)測(cè)模型。而使用離散差分法求解sves的數(shù)值模型負(fù)荷又相對(duì)較大，因此出現(xiàn)了各種簡(jiǎn)化模型。構(gòu)建適合灌溉渠池的內(nèi)部預(yù)測(cè)模型通常涉及兩種方法:一種是將sves離散化和線性化，構(gòu)建線性狀態(tài)矢量空間：例如由線性化sves衍生的單進(jìn)單出(siso)模型；另一種建模方法則完全不同于sves，它直接利用渠池水位和流量的動(dòng)態(tài)特性來(lái)構(gòu)建水位-流量關(guān)系的計(jì)算模型：例如積分遲滯(id)模型、積分零遲滯(idz)模型。若將id模型作為mpc的內(nèi)部預(yù)測(cè)模型，并加入控制間隔約束和水位軟約束，可以在不影響水位調(diào)節(jié)的情況下縮短閘門調(diào)節(jié)時(shí)間。盡管這種模型已被廣泛使用，但它對(duì)渠池的物理特征做了許多線性假設(shè)，當(dāng)水位非線性特征明顯時(shí)，它無(wú)法準(zhǔn)確反映真實(shí)的物理過(guò)程；另一方面，模型控制器生成的調(diào)節(jié)指令所生成的控制動(dòng)作并不嚴(yán)格遵循與流量的線性關(guān)系，這會(huì)導(dǎo)致內(nèi)部預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與未來(lái)實(shí)際情況出現(xiàn)明顯偏差，使得預(yù)測(cè)控制算法的性能大幅下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是：如何解決現(xiàn)有內(nèi)部預(yù)測(cè)控制算法對(duì)水位和流量的線性假設(shè)導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型精度降低的問(wèn)題。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法，包括：將圣維南方程作為非線性模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型，并構(gòu)建分水口模型和閘門控制模型；建立實(shí)時(shí)狀態(tài)修正框架，利用卡爾曼濾波將分水口流量變化反饋到預(yù)測(cè)模型中；將修正后的狀態(tài)量帶入所述實(shí)時(shí)狀態(tài)修正框架，結(jié)合調(diào)控策略進(jìn)行水位預(yù)測(cè)；建立以實(shí)測(cè)水位偏差平方和和閘門調(diào)控次數(shù)最小化為目標(biāo)的優(yōu)化模型，并采用斑馬優(yōu)化算法求解調(diào)控策略；采用滾動(dòng)優(yōu)化的閉環(huán)控制策略，根據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值差值對(duì)水位預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，執(zhí)行調(diào)控策略。

4、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述分水口模型是基于流量平衡計(jì)算得到，具體公式如下，

5、qe＝qf+qi；

6、其中，qe為分水口前渠池段流量；qf是分水口后渠池段流量；qi是分水口流量。

7、所述閘門控制模型基于過(guò)流量計(jì)算，具體是根據(jù)連續(xù)方程和水位-流量關(guān)系得到，具體公式為：

8、

9、其中，q為閘門過(guò)流量；e為閘門開(kāi)度；b為閘門寬度；zu為緊靠閘門上游水位；zd為緊靠閘門下游的水位；cd為過(guò)流系數(shù)；g為綜合過(guò)流系數(shù)，包含了閘門操作和水力條件的影響。

10、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述實(shí)時(shí)狀態(tài)修正框架的建立過(guò)程包括如下步驟，通過(guò)離散化處理得到圣維南方程的離散化格式；將離散化的圣維南方程與卡爾曼濾波框架耦合；其中，所述耦合包括預(yù)測(cè)過(guò)程和更新過(guò)程；利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)修正，具體為假定每個(gè)分水口都有一個(gè)不確定的分水流量變化q，對(duì)狀態(tài)矢量進(jìn)行修正。

11、其中，所述圣維南方程為描述明渠一維流動(dòng)的基本方程，由連續(xù)方程河動(dòng)量方程組成，具體公式為：

12、

13、

14、其中，a為過(guò)水?dāng)嗝婷娣e；q為流速；z為水位；g為重力加速度；c為謝才摩擦系數(shù)；r為水力半徑；t為時(shí)間；x為沿流動(dòng)方向的位置。

15、所述離散化的圣維南方程的具體公式為：

16、α1qi-1/2+β1zi+γ1qi+1/2＝δ1；

17、α2zi+β2qi+1/2+γ2zi+1＝δ2；

18、其中，q和z分別表示步長(zhǎng)t+1時(shí)需求解的流量和水位值，下標(biāo)i，i+1/2和i-1/2分別代表交錯(cuò)網(wǎng)格點(diǎn)i，i+1/2以及i-1/2的變量；α1，β1，γ1，δ1，α2，β2，γ2，δ2為在時(shí)間步長(zhǎng)t時(shí)由變量q和z計(jì)算得出的變量；。

19、將所述離散化的圣維南方程結(jié)合得到描述節(jié)點(diǎn)i與相鄰節(jié)點(diǎn)的水位之間關(guān)系的方程式：

20、αizi-1+βizi+γizi+1＝δi；

21、其中，αi，βi，γi，δi為在時(shí)間步長(zhǎng)t時(shí)由變量q和z計(jì)算得出的變量。

22、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述預(yù)測(cè)過(guò)程的公式為，

23、xt+1|t＝mtxt|t+ωt,ωt～n(0,wt)；

24、其中，xt+1|t表示時(shí)間步長(zhǎng)為t+1時(shí)的預(yù)測(cè)階段矢量；mt表示時(shí)間步長(zhǎng)為t時(shí)的系統(tǒng)模型矩陣；xt\t表示時(shí)間步長(zhǎng)為t時(shí)的更新階段矢量；ωt為系統(tǒng)模型誤差，n(0，wt)為正態(tài)分布，0為均值，wt為對(duì)角協(xié)方差矩陣，表示誤差的分布特征。

25、所述更新過(guò)程的公式為，

26、

27、其中，xt+1|t+1表示通過(guò)卡爾曼濾波在時(shí)間步長(zhǎng)t+1更新的階段矢量；k表示卡爾曼增益矩陣；yt+1obs表示在時(shí)間步長(zhǎng)t+1測(cè)量的觀測(cè)矢量；h代表將觀測(cè)位置映射到狀態(tài)矢量x中的觀測(cè)矩陣。

28、將離散后的圣維南方程與卡爾曼濾波框架耦合后用矩陣形式表示為：

29、

30、其中，矢量zt和zt+1分別表示時(shí)間步長(zhǎng)t和t+1時(shí)的水位變化量，z＝[z1，z2，…，znc]t，其中nc表示交錯(cuò)網(wǎng)格點(diǎn)的總數(shù)，mtz是轉(zhuǎn)換后的系統(tǒng)模型矩陣。

31、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述狀態(tài)矢量的修正過(guò)程包括如下步驟：將考慮不確定的分水流量變化q的狀態(tài)矢量作為附加狀態(tài)變量加入到數(shù)據(jù)同化的狀態(tài)變量中，形成修正后的狀態(tài)變量：

32、x*＝[x,q]t；

33、其中，q＝[q1,q2,…,qnq]t，nq為分水口數(shù)量；x*為修正后的狀態(tài)變量。

34、所述將修正后的狀態(tài)量帶入所述實(shí)時(shí)狀態(tài)修正框架，結(jié)合調(diào)控策略進(jìn)行水位預(yù)測(cè)，包括如下步驟：將修正過(guò)后的狀態(tài)變量x*帶入到數(shù)值模型中，得到不確定分水?dāng)_動(dòng)下水位預(yù)測(cè)的enkf框架：

35、

36、

37、其中，

38、

39、

40、式中，x*t+1|t是修正后的時(shí)間步長(zhǎng)為t+1時(shí)的預(yù)測(cè)階段矢量；xt+1|t表示時(shí)間步長(zhǎng)為t+1時(shí)的預(yù)測(cè)階段矢量；m*t是用修正后的任務(wù)計(jì)算的新系統(tǒng)模型矩陣；xt\t表示時(shí)間步長(zhǎng)為t時(shí)的更新階段矢量；q*t|t是修正后的時(shí)間步長(zhǎng)為t時(shí)的過(guò)程噪聲協(xié)方差公式；yt+1obs表示在時(shí)間步長(zhǎng)t+1測(cè)量的觀測(cè)矢量；yt+1obs*表示修正后的時(shí)間步長(zhǎng)t+1測(cè)量的觀測(cè)矢量；h代表將觀測(cè)位置映射到狀態(tài)矢量x中的觀測(cè)矩陣；h*代表修正后的觀測(cè)矩陣；k*t+1|t是新的卡爾曼增益矩陣，利用新的系統(tǒng)預(yù)測(cè)狀態(tài)變量、觀測(cè)變量誤差協(xié)方差、觀測(cè)誤差方差來(lái)計(jì)算；q*t|t為時(shí)間步長(zhǎng)為t時(shí)的附加狀態(tài)矢量；q*t+1|t為時(shí)間步長(zhǎng)為t+1時(shí)的附加狀態(tài)矢量。

41、輸入需要進(jìn)行的調(diào)控策略，進(jìn)行水位預(yù)測(cè)；

42、對(duì)水位預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正，具體為在根據(jù)的水位預(yù)測(cè)值來(lái)預(yù)測(cè)步長(zhǎng)t+i的觀測(cè)點(diǎn)未來(lái)水位時(shí)，不直接使用水位預(yù)測(cè)值z(mì)t+i|t，而是利用步長(zhǎng)t時(shí)的實(shí)測(cè)水位與同化水位zt|t之間的差值對(duì)計(jì)算水位進(jìn)行修正，修正公式為:

43、

44、其中，zf,t+1|t表示內(nèi)部模型根據(jù)時(shí)間步長(zhǎng)t的計(jì)算結(jié)果生成的時(shí)間步長(zhǎng)t+i觀測(cè)點(diǎn)的最終預(yù)測(cè)值；zt+i|t為時(shí)間步長(zhǎng)t+i時(shí)觀測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)水位；zt|t為時(shí)間步長(zhǎng)t時(shí)觀測(cè)點(diǎn)的同化水位；為時(shí)間步長(zhǎng)t時(shí)觀測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)水位。

45、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述優(yōu)化模型采用多目標(biāo)優(yōu)化算法求解最優(yōu)策略，目標(biāo)函數(shù)為：

46、

47、其中，hit和h'it分別是第i個(gè)水位站在t時(shí)刻的計(jì)算水位值和實(shí)測(cè)水位值；r和s分別為節(jié)制閘的數(shù)量和觀測(cè)點(diǎn)的總數(shù)；n為控制閘門的數(shù)量；a1和a2分別為加權(quán)水位偏差之和和閘門控制時(shí)間的權(quán)重。

48、所述優(yōu)化模型的優(yōu)化約束條件為：閘門過(guò)流量不得大于閘門最大允許過(guò)流量；閘門開(kāi)度不得大于閘門最大啟閉高度。

49、所述斑馬優(yōu)化算法的種群矩陣為：

50、

51、其中，x為閘門調(diào)控方案種群；xi為第i個(gè)閘門調(diào)控方案；xi,j為第i個(gè)提出的第j個(gè)問(wèn)題變量的值；n為種群成員的數(shù)量；m為決策變量的數(shù)量；根據(jù)問(wèn)題變量的每個(gè)建議值來(lái)評(píng)估目標(biāo)函數(shù)；目標(biāo)函數(shù)得到的值用向量表示：

52、

53、其中，f為目標(biāo)函數(shù)值的向量；fi為第i個(gè)得到的目標(biāo)函數(shù)值；當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值最小時(shí)，為最優(yōu)候選解。

54、作為本發(fā)明所述的基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：采用閉環(huán)滾動(dòng)優(yōu)化策略，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行單步預(yù)測(cè)，用t時(shí)刻的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)t+1時(shí)刻的數(shù)據(jù)，滾動(dòng)地補(bǔ)充新數(shù)據(jù)，剔除舊數(shù)據(jù)。

55、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明進(jìn)一步提供如下技術(shù)方案：一種基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集實(shí)時(shí)的水位、流量數(shù)據(jù)；模型構(gòu)建模塊，用于基于圣維南方程構(gòu)建非線性內(nèi)部預(yù)測(cè)模型；狀態(tài)修正模塊，用于將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)反饋到預(yù)測(cè)模型中，利用卡爾曼濾波對(duì)狀態(tài)量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，并結(jié)合修正后狀態(tài)對(duì)水位進(jìn)行預(yù)測(cè)；優(yōu)化求解模塊，用于建立以實(shí)測(cè)水位偏差平方和和閘門調(diào)控次數(shù)最小化為目標(biāo)的優(yōu)化模型，采用斑馬優(yōu)化算法求解最優(yōu)調(diào)控策略；控制執(zhí)行模塊，用于采用滾動(dòng)優(yōu)化的閉環(huán)控制策略，根據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值差值對(duì)水位預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，并執(zhí)行調(diào)控策略對(duì)閘門進(jìn)行控制。

56、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的步驟。

57、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于非線性模型預(yù)測(cè)控制算法的明渠閘門調(diào)控方法的步驟。

58、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提出的非線性模型預(yù)測(cè)控制器nm-mpc，能夠在靈活分水?dāng)_動(dòng)下獲得更準(zhǔn)確的水位預(yù)測(cè)，并可大幅減少閘門調(diào)整頻率。在明渠灌溉系統(tǒng)中，當(dāng)大型灌溉渠池水位發(fā)生顯著的非線性變化時(shí)，無(wú)論分水變化是否可預(yù)測(cè)，本發(fā)明都顯示出卓越的水位預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)，使灌溉供水系統(tǒng)能保持穩(wěn)定的流量和水位，大大提高系統(tǒng)的供水效率。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)流量變化的實(shí)時(shí)跟蹤，從而提高模型的水位預(yù)測(cè)精度，同時(shí)減少渠池閘門的控制次數(shù)，提高閘門控制效率，保證明渠灌溉系統(tǒng)中渠池水位和流量的穩(wěn)定。