开放渠道系统在区域水资源管理中起着重要作用，包括河段、灌溉渠道以及大规模的水输送和调水项目。它们的流动特性通常表现为强烈的非线性、较大的时间延迟以及参数对运行状态的依赖性（Feng等人，2023年；Pandey等人，2025年；Shih和Yeh，2018年）。尽管Saint-Venant方程能够完整描述开放渠道的水动力学，但其高计算成本和对边界参数的敏感性限制了其在实时操作、系统优化和大规模情景分析中的应用（Yu等人，2020年；Cen等人，2017年）。因此，人们广泛采用了简化但具有物理意义的模型来近似水动力学特性，同时确保计算的可行性。
在这种背景下，以控制为导向的降阶模型成为开放渠道系统的重要工具。在假设扰动较小的情况下，Schuurmans等人（1995年）对一维水动力方程进行了线性化，并提出了积分器-延迟（ID）模型，其中积分器和延迟项分别代表回水效应和波传播滞后（Schuurmans，1997年）。由于其简单的结构和物理意义上的参数，ID模型在稳态或缓慢变化条件下提供了可靠的准确性，因此被广泛应用于渠道系统的控制建模（Horváth等人，2015年；Kong等人，2024年；Ranjbar等人，2025年；Zheng等人，2019年）。然而，由于系统的低频特性主要由积分器和延迟项控制（Schuurmans等人，1999年），ID模型在受到高频扰动时性能会下降。为了提高模型捕捉快速系统动态的能力，Litrico和Fromion（2004年）引入了一个额外的零项，从而得到了积分器-延迟-零（IDZ）模型，该模型在快速变化的输入下提高了仿真精度。然而，ID和IDZ模型都依赖于在稳态或平均运行条件下获得的线性化参数，这使得它们无法反映水力特性对边界条件和运行状态的强烈依赖性（Belforte等人，2005年；Conde等人，2021年；Horváth等人，2014年）。因此，当水力边界或运行状态发生变化时，固定参数配置无法适应外部输入，导致模型精度下降。
近年来，线性参数变分（LPV）建模作为一种有效的策略出现，用于提高模型的适应性，并已广泛应用于开放渠道系统的动态仿真。其核心思想是将关键运行条件作为调度变量引入模型结构，使模型能够自动调整其在不同状态下的响应特性。通过结合非线性并明确考虑参数对运行状态的依赖性，LPV模型可以在广泛条件下显著提高适应性（Bolea等人，2005年；Puig等人，2005年；Ranjbar等人，2025年）。在这个框架内，（Bolea等人，2007年）基于在不同闸门开度下的模型识别，为闸门控制的渠道系统开发了ISV–ID模型，显著提高了低频输入下的仿真精度。在此基础上，（Bolea等人，2014年）建立了闸门开度与IDZ模型频域参数之间的多项式映射，从而扩展了其在不同控制设置下的适用性。然而，这些方法专门为闸门调节系统设计，当应用于涉及泵站或其他水力结构的系统时缺乏通用性。
此外，现有的LPV建模方法通常使用单一调度变量来驱动所有模型参数的变化，隐含地假设该变量直接影响低频和高频项。在ID模型中，回水面积和延迟时间等参数主要由水力边界条件决定（Munier等人，2008年；Zhou等人，2025年；Zhu、Guan和Wang，2023年）。根据IDZ模型的传递函数表示（Liao等人，2018年），高频项参数（例如零时间常数和增益）在塑造系统对高频扰动的响应中起着关键作用。频域控制理论还指出，通常引入高频零点和导数项来调节系统对高频输入的响应（Max等人，2005年），这表明高频参数的设定应主要受扰动信号的频谱特性控制。此外，闸门开度与水面轮廓、流量目标以及外部扰动之间存在固有的非线性关系，因此单一的闸门开度变量无法充分捕捉水力边界条件和扰动行为（Li等人，2024年；Zhang等人，2024年）。因此，迫切需要一种更通用的LPV建模策略，能够捕捉输入对不同模型参数的差异化影响，从而在复杂和动态条件下提高适应性和响应精度。
除了模型精度之外，控制模型的适用性还必须与结构复杂性相平衡。在IDZ模型中引入高频校正项会增加参数数量，导致参数识别所需的努力呈指数级增长。此外，水位控制的所需精度在不同运行场景中有所不同。当ID模型的仿真误差仍在可接受的工程范围内时，使用更复杂的IDZ模型不仅是不必要的，还可能在系统建模和控制中引入额外的负担（Liao等人，2018年；Zhu、Guan、Tian等人，2023年）。然而，现有研究通常通过在不同输入条件下的误差分析来定义模型的适用性边界，依赖于大量的仿真实验来大致划分不同模型的应用范围。这些方法计算成本高，并且在动态运行条件下对灵活的模型选择支持有限（Singh，2018年）。因此，迫切需要建立一种基于扰动输入来量化IDZ模型适用性边界的方法，从而在控制算法中实现输入驱动的结构切换，以灵活平衡精度和复杂性。
为了克服上述限制，本研究开发了一种具有独立调度变量的线性参数变分IDZ模型（ISV–LPV–IDZ）。通过解耦低频和高频的调度依赖性，ISV设计为低频和高频参数分配了不同的调度变量，确保每个参数组响应真正塑造其动态的物理驱动因素。具体来说，低频参数由上游流量和下游水位调度，这些因素控制准稳态水力演变；而高频参数由扰动幅度和频谱中心频率调度，这些因素主导快速瞬态响应。这种独立的调度结构使模型能够捕捉多尺度动态，提高模型在不同扰动条件下的响应精度。此外，还开发了一种定量方法来识别模型的适用性边界，基于高频响应能量分析。通过构建扰动特性与高频响应能量之间的预测函数，可以在给定扰动输入下实时估计LPV–ID模型的仿真误差，从而确定ISV–LPV–IDZ模型在不同场景下的有利适用范围。最后，使用一个真实的开放渠道案例研究（即一个大规模的泵送调水渠道）验证了该方法论。整个研究框架如图1所示。
本文的其余部分组织如下。第2节介绍了一维水动力模型、IDZ模型、ISV–LPV–IDZ模型的构建以及适用性边界的定量识别方法。第3节介绍了研究区域和数值实验的设计。第4节讨论了仿真结果并提供了分析。最后，第5节总结了研究结果。
