长距离输水工程不仅是缓解水资源时空分布不均的有效途径,也是推进经济发展和保障环境效益的国家重大战略设施。明渠输水系统在长距离输水工程中较为常见且备受关注。在该系统中,通过闸门调控实现渠道水力控制来改变水流的自然状态,从而完成对水资源的重新再分配。但随着工程规模量的增加,水力条件更加复杂,闸门调控难度也呈指数增加,故对长距离输水工程中闸门调控的研究十分必要。近些年,人工智能领域快速发展,强化学习在工程方面开始普及,其所需数据量少和自学习能力可以较好的解决工程中运行数据不足和调度模型尚不完善的难点。因此本文尝试将强化学习应用于长距离输水工程中,对工程中较为典型的渠段进行研究分析,从而判断强化学习在长距离输水系统中的适用程度。本文研究内容及主要成果如下:（1）搭建长距离输水工程中典型渠段的水力学模型并进行二次开发。首先利用HECRAS软件对长距离输水工程中典型的工况进行水动力学模型构建,之后通过Python语言对水力学模型计算过程进行二次开发,实现水力学模型参数传入和结果读取,为后续强化学习环境模块构建提供模型基础。（2）基于示例工程对强化学习模型中奖励函数和基本参数的设定进行研究。首先以实际工程为基础构建小规模示例工程用于强化学习模型测试和研究,随后围绕强化学习中奖励函数和超参数设置进行讨论。结果表明奖励函数类型对强化学习模型有重要影响;动作分布函数类型为贝塔分布时强化学习能表现出更好的水力控制能力;学习率等超参数对于模型影响相对较小。（3）以南水北调中线工程中部分渠段为基础,设计不同工况对强化学习模型进行验证。其中单闸门调控中,水位达标率和流量达标率能在94.88%以上;多渠段多闸门联合调控中,目标水位达标率在84.27%以上,目标流量达标率在94.76%以上;多渠段分水闸与节制闸联合调控中,目标水位达标率在100%,目标流量达标率在90.13%以上,因此强化学习模型对不同工况具有一定的鲁棒性,可对水位和流量等进行有效控制。