コネクテッドオープンウォーターシステムのための経済ゾーンデータ駆動型予測制御

科学分野:

• 水資源管理
• 制御工学
• 人工知能

背景:

• オープンウォーターシステムのリアルタイム運用は、安全性、効率性、エネルギー最適化のために重要です。
• 既存の制御方法（ルールベース、モデルベース）は、複雑で動的で不確実な環境では限界があります。
• データ駆動型アプローチは、従来の制御戦略の課題を克服するために必要です。

研究 の 目的:

• コネクテッドオープンウォーターシステムのための完全にデータ駆動型のゾーンベース制御フレームワークを開発すること。
• 適応型制御ターゲットゾーン選択を通じて、安全でエネルギー効率の高い運用を達成すること。
• 所望の水位を維持しながら、運用エネルギー消費量を最小化すること。

主な方法:

• 混合整数経済ゾーンデータ駆動型予測制御（DeePC）アプローチを提案しました。
• 複数の制御目標（ゾーン追跡、エネルギー最小化）を処理するために、辞書順最適化を利用しました。
• 競合する目標のバランスをとるために、適応型制御ターゲットゾーン選択にベイズ最適化を採用しました。

主要な成果:

• 提案手法は、運用時間の97.04%で水位を所望のゾーン内に維持しました。
• 0.5時間あたり平均33.5 kWhのエネルギー消費量を達成しました。
• ベースラインおよびルールベースの方法（例：ルールベース制御で74.96%少ない違反）と比較して、ゾーン違反とエネルギー消費量を大幅に削減しました。

結論:

• 適応型ゾーン選択を備えたデータ駆動型DeePCフレームワークは、オープンウォーターシステムを効果的に管理します。
• このアプローチは、安全でエネルギー効率の高い運用に対する堅牢なソリューションを提供し、従来のメソッドを上回ります。
• この手法は、明示的な動的モデリングの必要性を排除し、複雑なウォーターシステムの実装を簡素化します。