融合实时监测与模型预测的水闸启闭自动化控制研究OA

为提升水闸启闭的实时性与精度,本文提出融合深度强化学习(DRL)与数字孪生的智能控制方法.以澄湖排涝闸为对象,构建MIKE11仿真平台,对规则控制、模型预测控制(MPC)和基于PPO的DRL训练策略等进行了对比研究.结果表明,DRL策略可将最大水位误差由0.38 m降至0.12 m,RMSE降低41.5%,MAE由0.32 m降至0.16 m,启闭频次减少48.6%;在±20%降雨预报误差下仍将水位误差控制在±0.15 m以内,表现出鲁棒性与节能性.研究构建"状态识别—策略训练—动态执行"的水闸启闭控制框架,为中小型排涝闸站智能调度提供参考.