Robust Multi-Lake Water-Level Regulation via Network-Flow–Informed PID Control with PSO Tuning and Global Sensitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Effective water-level regulation across interconnected lakes is essential for flood prevention, ecological balance, and sustainable hydropower operation. This study proposes a hybrid control and optimization framework integrating physical network-flow modelling, constrained optimization, and intelligent control parameter tuning. First, the Great Lakes system is represented as a directed network that captures inflows, outflows, and hydrological couplings. The optimal target levels of each lake are determined using Sequential Least-Squares Quadratic Programming (SLSQP) under multi-objective constraints of ecological stability and energy efficiency. A proportional–integral–derivative (PID) controller is then established to regulate outflows, and its parameters are automatically tuned by Particle Swarm Optimization (PSO) to minimize a composite performance index consisting of steady-state error, overshoot, and rise time. Furthermore, a global sensitivity analysis based on the Sobol method is conducted to quantify the influence of hydrological and climatic factors—including precipitation, evaporation, snowmelt, and temperature—on water-level dynamics. Simulation results show that the optimized controller effectively tracks target water levels with reduced overshoot and shorter adjustment time compared with conventional PID control. The sensitivity results reveal that precipitation and snowmelt dominate overall variance, highlighting seasonal vulnerability. The proposed framework demonstrates strong robustness and adaptability, providing a reliable approach for large-scale lake system regulation and sustainable water resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».