基于强化学习算法的闸控河网工程水位控制方法OA

为保障河道网络工程景观功能发挥与供水安全、实现水位稳定控制,传统水位控制方法中基于经验的手动调节和比例-积分(proportional-integral,PI)自动控制算法存在明显局限性,易导致水位调节精度不足、动态过程中振荡现象明显等问题,难以满足工程对水位稳定的核心需求。通过构建河道水闸群强化学习训练框架,采用软演员评论家(soft actor-critic,SAC)算法训练水闸控制智能体,以实现水闸群实时高效联合调控。结果表明:经充分训练收敛后,该智能体水力控制性能优异,随机流量扰动引发水位波动时,可快速将水位精准调控至目标值(偏差严格控制在±0.2 m内),调控误差范围较传统PI算法缩小48.8%。相较于PI算法,其核心优势为:水位稳定速度显著提升,动态调节收敛速度加快40%;水闸操作次数大幅减少,闸门动作频次降低32%;环境适应性更强,可在不同水流条件下稳定维持期望水位(PI算法对部分渠池如闸4的水位调控偏差达0.332 m,超出目标范围)。研究证实,基于SAC的强化学习方法为河道网络水位稳定调控提供了创新解决方案,能有效应对随机流量扰动,提升水位调节稳定性与精准度,为河网智能化管理控制提供重要技术支撑,在工程中应用前景广阔。