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使用型号预测控制方法
摘要：本文提出了电池电量状态（SOC）的能源管理策略，该策略使用层次分布式模型预测控制（HDMPC），用于在太阳能驱动的长期持续飞机上独立的微电网。微电网的创新设计是两层结构，其中第一层由名为PV电池模块（PBM）的光伏生成和电池存储系统组成。第二层称为微电网子系统（MGSS），由几个PBM组成，每个PBM都为飞机上的特定DC负载提供了功率。控制系统分为两个级别：网格级模型预测控制（MPC）和转换器级MPC。网格级MPC采用分布式模型预测控制策略，以获得每个模块的参考功率。使用监督模型预测控制（SMPC）策略，转换器级MPC计算转换器的控制变量。新的微电网结构和提议的控制策略提高了能源系统的可靠性，并提高了其能量利用率。
强化基于学习的控制，以抑制受未知谐波激发的半活性结构的瞬时振动
在时间范围内不断向后回滚的地方（通常称为“退缩的地平线控制”）。即使MPC控制器按定义依赖于系统模型，模型参数中的某些不确定性或预测外部干扰时的不确定性可以通过状态反馈循环来补偿，该状态反馈循环在随后的最佳最佳控制问题中适应实际系统响应。在优化工业过程（Bordons＆Camacho，1998）和交通流量（Ferrara等，2015）中，可以找到许多MPC应用，其中控制器用于应对时间变化的参数和不断发展的边界条件。MPC对于风电场的协调至关重要（Vali等，2019），这会在风向上永久变化。基于MPC的控制器也证实了它们在自动驾驶中的效率，在该自动驾驶中，车辆面临动态障碍（Babu等，2018）。在结构控制中，大多数MPC控制器都依赖于预测外部激发力演化的专门设计的动态模型。Oveisi等。 （2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。 该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。 Wasilewski等人。 （2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。 （2007）。Oveisi等。（2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。Wasilewski等人。（2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。（2007）。在Zelleke和Matsagar（2019）中，开发了一种基于能量的预测控制算法，以抑制受风激发的多局建筑物的振动。Yuen等人提出了一种基于概率的鲁棒性控制方法来减轻暴露于不确定激发的细长建筑物的振动的替代方法。在Takacs和Rohal'-Ilkiv（2014）中测试了五种最佳和次优MPC方法，以确定它们的构成复杂性和在线启动的能力，以减轻配备Piezoce-Ramic Control设备的自由，稳态和短暂振动。作者观察到最佳和次优策略之间的控制绩效没有显着多样性。他们建议在计算上有效的次优方法（例如，最低时间显式或牛顿– Raphson的MPC）可以用于较大维度的系统而不会大大损失性能的系统。
无人机航母着陆采用基于 CFD 的模型...
由于对安全性、高性能操作以及不确定和高度动态环境的要求，无人机自主降落航空母舰的控制问题具有挑战性。本文提出了一种针对此类问题的控制方案，该方案利用模型预测控制 (MPC) 方法，使无人机在其性能极限下也能安全运行。虽然实时计算要求通常会限制基于优化的控制中使用的模型的保真度，但本文证明了高保真计算流体动力学 (CFD) 模型可通过构建基于投影的降阶模型 (ROM) 在 MPC 框架内使用。然后开发了基于 CFD 的 MPC 方案在下滑道跟踪问题中的应用，以证明所提方法的有效性。
基于互连模型的波能转换器阵列的预测控制
摘要：本文提出了一种基于互连模型的模型预测控制（MPC）方法，以最大程度地利用波浪能转换器（WEC）阵列提取的海浪能。在提出的方法中，应用正式均匀的互连模型来表示由任意数量的WEC组成的阵列的动力学，同时考虑了所有WEC设备之间的流体动力相互作用。首先，WEC设备及其流体动力相互作用是在一个相互联系的模型中表示的，该模型描述了各种WEC阵列的网络动力学，其WEC设备的不同空间几何布局部署在SEAFELD中。第二，基于提出的模型，采用MPC方法来实现对WEC阵列的协调控制，以在浮标位置和控制力的约束下提高其能量转化效率。第三，开发了一个硬件（HIL）平台来模拟WEC阵列的物理工作条件，并在平台上实现了提出的方法来测试其性能。测试结果表明，使用互连模型的拟议的MPC方法比经典MPC方法具有更高的能量收获效率。
使用充电数据分析对快速充电站进行计量误差估计
摘要 - 快速充电站（FCSS）的电力计量计算器（EEM），是电动汽车（EV）行业的关键基础设施，并且是车辆到网格（V2G）技术的重要载体，是确保公平电能交易的基石。传统的现场验证方法受其高成本和低效率限制的限制，努力与FCS的全球快速扩张保持同步。在响应中，本文采用了数据驱动的方法，并提出了测量绩效比较（MPC）方法。通过利用电荷（SOC）作为介质的估计值，MPC建立了多个FCS的EEM表现的比较链。因此，启用了具有高效率的FCS的EEM错误的估计。此外，本文总结了估计结果的干扰因素，并建立了相应的误差模型和不确定性模型。另外，提出了FCSS中是否存在EEM性能缺陷的一种方法。最后，验证了MPC方法的可行性，结果表明，对于精度级别为2％的FCSS，判别精度超过95％。MPC为FCSS的EEM绩效提供了可行的方法，为公平而公正的电力交易市场奠定了基础。
利率前景
鉴于Q1-Q2 FY2024的GDP增长估计值向上修订，连续三个季度加上8％加GDP的扩张，以及2024年2月的CPI印刷，ICRA预计，货币政策委员会（MPC）将在2024年4月的2024年4月的费率和立场上保持现状。我们认为，在季风投票率以及维持增长势头以及对美国美联储的利率行动的更明确性之后，政策立场不太可能改变直到2024年MPC审查，直到2024年8月的MPC审查。因此，最早的降低税率现在可能会在2024年10月的会议上出现，除非增长在此期间带来负面惊喜。 ICRA现在预计降低速度周期最多只能限制为50 bps。然而，在Q1 FY2025中的10年G-SEC收益率将低于7.0％的标记，这是在有利的需求供应动态的情况下，尽管较短的期限速率降低至中度。总体而言，屈服曲线可能会在短期内稍微向下移动，尽管一旦从MPC降低的速率即将变得迫在眉睫。尽管如此，这对于公司债券收益率来说会很好，同时限制了银行提高贷款利率的能力。
资产购买设施
该银行在2024年9月在2024年9月投票通过货币政策目的进行的英国政府债券购买的股票，并由央行储备的发行资助，从2024年10月至2024年9月，由12个月的12个月期间，由货币储备的发行筹集资金。2由于全年成熟的镀金持有量高，与往年相比，每个季度需要较少的拍卖来满足MPC的APF目标减少。适当的镀金库存减少速度继续以一组关键原则为指导。首先，MPC打算在调整货币政策的立场时使用银行利率作为其主动政策工具。第二，要进行销售，以免破坏金融市场的运作。第三，为了帮助实现这一目标，销售将在一段时间内以逐步可预测的方式进行。MPC认为定量收紧在过去一年中继续进行。没有证据表明镀金销售对各种金融市场措施的市场功能产生负面影响。尤其是，镀金市场流动性的措施进一步提高了。APF的减少可能对收益率产生了一定的收紧影响，虽然难以精确测量，但被认为是适度的。与MPC先前的期望一致，并且与其他经验研究和中央银行的发现广泛一致。通过：虽然不同的放松策略可能会影响HMT和APF之间现金流的时间，但预计它们对现值的总成本影响很小。3例如，主动销售会产生前期成本，但当银行利率高于息票付款时，它们还会从APF的投资组合中携带GILT，从而降低终身净利息成本。由银行高管执行的银行的运营应通过最大程度地降低APF一生中的成本和风险来最大程度地提高价值，但要实现MPC选择的Unidind Target并符合MPC的关键原则。
2024 年第一季度货币政策报告
货币政策目标 2023 年 12 月 26 日，内阁批准了 2024 年货币政策目标，该目标由货币政策委员会和财政部长共同商定，将总体通胀率设定在 1-3% 的范围内，作为中期和 2024 年的目标。 如果过去 12 个月的平均总体通胀率或未来 12 个月的平均总体通胀率预测超出目标范围，货币政策委员会应向财政部长发送一封公开信，解释超出目标范围的原因，以及已采取的措施和预计使通胀回到目标水平的时间。此外，如果基于上述标准的平均总体通胀率仍超出目标范围，货币政策委员会将每六个月向财政部长写一封额外的公开信。
学习增强的非线性模型预测性控制使用基于知识的神经差分方程和深度
非线性模型预测控制（MPC）是一种灵活且越来越流行的框架，用于合成可以满足状态和控制输入约束的反馈控制策略。在此框架中，在每个时间步骤中都解决了以非线性动力学模型为特征的一组动力学约束的优化问题。尽管具有多功能性，但非线性MPC的性能通常取决于动力学模型的准确性。在这项工作中，我们利用深度学习工具，即基于知识的神经普通微分方程（KNODE）和深层合奏，以提高该模型的预测准确性。特别是，我们学到了一个Knode模型的集合，我们将其称为Knode集合，以获得对真系统动力学的准确预测。然后将这个学到的模型集成到一种新颖的学习增强的非线性MPC框架中。我们提供了足够的条件，可以保证闭环系统的渐近稳定性，并表明这些条件可以在实践中实施。我们表明，knode集成提供了更准确的预测，并使用两个案例研究说明了所提出的非线性MPC框架的效率和闭环性能。关键字：非线性模型预测性控制，深度学习，神经差异方程，深层合奏