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分布式模型预测控制用于协调、电网...
建筑占全球温室气体排放总量的 36%，占全球电力消耗的 40% [1]。提高建筑能效的方法、使用更好的建筑材料和可再生能源提高建筑的可持续性以及采用先进控制方法的智能建筑都是活跃的研究领域，因为它们为减少建筑的碳足迹提供了巨大的空间。智能建筑的定义尚无共识，但它通常包括使用先进的控制方法来实现建筑所有者的业务目标，同时为电网提供服务。对可变的现场可再生能源（太阳能和风能）的需求和渗透率不断增加，使电网运营商难以保持供需平衡。建筑本身具有很大的灵活性潜力来管理负载以向电网提供服务，这些建筑被称为电网响应型建筑或电网互动型高效建筑 [2、3]。灵活建筑负载的集成和控制具有显着改善电网服务的巨大潜力，同时通过降低能源成本和提高电力供应的弹性使客户受益。建筑以各种需求灵活性模式运行 [ 3 ]，分为转移、削减和调制以提供电网服务。本文提出了一种利用建筑灵活性提供调制服务（例如频率调节）的方法。主要在建筑物中，供暖通风和空调系统 (HVAC) 消耗大部分能源，用于输送经过调节的空气，以保持建筑物居住者的舒适度。已经做出了许多努力
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。
通过整合深度强化学习和模型预测控制
摘要 - 在本文中，我们提出了一种有效的方法，用于用于移动机器人实时无碰撞导航。通过将深度强化学习与模型预测控制整合在一起，我们的目的是实现避免碰撞和计算效率。该方法首先使用深度Q学习训练初步代理，从而使其能够为下一步步骤生成动作。不是执行这些动作，而是基于它们生成的参考轨迹，从而避免了原始参考路径上存在的障碍。随后，该局部轨迹被使用在MPC轨迹跟踪框架内，以为移动机器人提供无冲突的指南。实验结果表明，所提出的DQN-MPC混合方法在时间效率和解决方案质量方面优于纯MPC。
微电网应用的预测控制：回顾性研究
摘要：微电网需要不同级别的控制和管理，以纳入可再生能源。本文对文献进行了全面回顾，分析了预测控制在微电网中应用的最新研究和发展趋势。回顾发现，预测控制技术在微电网中的应用涉及三个控制级别，并对模型进行了调整，以纳入不确定性，从而提高其性能和动态响应。此外，为了确保系统稳定性，在更高的控制级别，微电网各组件之间需要协调运行，并与公用电网和电力市场同步和优化运行。预测控制似乎是一种非常有前途的控制方案，对于不同控制级别的微电网应用具有多种优势。
使用人工智能工厂模型对柴油机进行模型预测控制
为了实现零碳社会，人们关注的焦点是减少交通运输领域的碳排放1)、2)，但对于支持物流的大型柴油车辆，也需要提高燃油效率并减少碳排放。近年来，柴油机废气排放评价方法不断更新，需要能够在各种条件下满足废气法规的控制方法。然而，众所周知，发动机建模是一个难题，因为它涉及燃烧现象，并且非线性、延迟和相互作用的存在使得构建控制器变得困难。 参考文献3)阐述了对柴油机进排气系统H ∞ 控制的研究，提出了一种通过切换控制器来覆盖运行范围的方法。另一方面，人们也在研究利用实验数据创建发动机的神经网络模型4)。虽然可以使用复杂且详细的仿真模型来模拟发动机，但是很难将其直接用作控制模型。一旦收集到数据，就可以相对容易地创建神经网络，并且神经网络被广泛用于近似、分析、异常检测和模拟。参考文献5），6）研究柴油机的模型预测控制，利用机器学习推导出状态空间表示，并利用神经网络近似控制律，实现高速控制计算。在参考文献[7]中，我们提出了一种结合Hammerstein-Wiener模型和输入凸神经网络的模型。我们还通过将该方法应用于发动机气道系统的建模和控制来检验其实际适用性。在参考文献8)中，提出了一种基于模型的柴油发动机空气路径控制，作为一种模型预测算法，解决具有输入约束的最优控制问题。在参考文献[9]中，开发了一种基于非线性自回归模型的非线性模型预测控制器，该控制器使用外生输入神经网络来解决柴油发动机的控制问题。然而，目前还没有开发出能够建立柴油发动机的神经网络模型并针对该模型系统地进行设计的控制方法。
自主微电网虚拟惯性控制的最优模型预测控制
摘要：目前，可再生能源 (RES) 在电网中的渗透率显著提高，尤其是在微电网中。用 RES 取代传统同步机可显著降低整个系统的惯性。这会对不确定情况下的微电网动态产生负面影响，降低微电网频率稳定性，特别是在孤岛运行模式下。因此，本研究旨在利用虚拟惯性频率控制概念增强孤岛微电网频率弹性。此外，虚拟惯性控制模型采用了最优模型预测控制 (MPC)。MPC 的优化设计是使用一种优化算法，即非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 实现的。为了证明所提出的控制器的有效性，将基于 AVOA 的 MPC 与使用各种优化技术进行优化设计的传统比例积分 (PI) 控制器进行了比较。利用 RES 的实际数据，并应用随机负载功率模式来实现实际的模拟结果。此外，微电网范例包含电池储能 (BES) 单元，用于增强孤岛微电网的暂态稳定性。模拟结果表明，基于 AVOA 的 MPC 在提高微电网频率弹性方面是有效的。此外，结果确保了 BES 在时域模拟中改善暂态响应的作用。模拟结果是使用 MATLAB 软件获得的。
VLMPC：机器人操纵的视觉语言模型预测控制
摘要 - 尽管模型预测控制（MPC）可以有效地预测系统的未来状态，因此广泛用于机器人操纵任务中，但它没有环境知觉的能力，导致在某些复杂情况下失败。为了解决这个问题，我们介绍了视觉语言模型预测性控制（VLMPC），这是一种机器人操纵框架，它利用了视觉语言模型（VLM）的强大感知能力，并将其与MPC集成。具体来说，我们提出了一个有条件的动作采样模块，该模块作为输入目标图像或语言指令，并利用VLM来采样一组候选动作序列。然后，轻质动作条件的视频预测模型旨在生成以候选动作序列为条件的一组未来框架。vlmpc通过层次成本函数在VLM的帮助下产生最佳动作序列，该函数在当前观察和目标图像之间均表达了像素级和知识级的一致性。我们证明，VLMPC在公共基准测试中的最新方法优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在机器人操纵的各种现实世界任务中展示了出色的表现。代码可从https://github.com/ppjmchen/vlmpc获得。
层次运动计划和离线稳健模型的自动驾驶预测控制
摘要 - 在恶劣条件下在复杂情况下驾驶车辆是自动驾驶汽车（AV）的最大挑战。为了解决这个问题，我们在复杂的场景中使用前主动转向系统提出了层次运动计划和稳健的控制策略，并在各种湿滑的道路粘附系数中，同时考虑车辆不确定的参数。通过智能驾驶员模型（IDM）考虑并以车辆跟随模型的形式考虑人类车辆（HVS）的行为（HVS）。然后，在上层中，运动计划者首先使用人工电位场（APF）算法来生成最佳轨迹，例如，路标，边界和静态/动态障碍物，例如道路标记，边界和静态/动态障碍。为了在下层跟踪生成的最佳trajectory，通过应用线性矩阵不等式（LMI）优化方法，使用线性参数变化（LPV）系统来实现离线约束的输出反馈鲁棒模型预测性控制（RMPC），以确保对模型参数的鲁棒性不适合模型不限制。更重要的是，通过增强系统模型，我们提出的方法称为离线RMPC，与三种现有的RMPC方法相比，具有出色的效率，例如，偏置式挡板offline RMPC，在线rmpc，在线rmpc和离线rmpc无需增强模型（离线rmpc w/o am），在不线rmpc w/o am）（均改进了计算时间），并改进了计算时间和添加时间。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404