連成システムの経済的最適化のためのデータ駆動型分散型EMPC：ハンケル行列アプローチ

科学分野:

• 制御システム工学
• 分散最適化
• データ駆動モデリング

背景:

• 分散システムは、経済的目標を最適化するための効率的な制御戦略を必要とします。
• 従来のモデル予測制御（MPC）は、分散システムにとって計算負荷が高い可能性があります。
• データ駆動型アプローチは、制御設計を簡略化する可能性を提供します。

研究 の 目的:

• 新しい非反復型、データ駆動型分散型経済モデル予測制御（EMPC）スキームを提案すること。
• サブシステムがローカルな入出力データを使用して経済的目標を最適化できるようにすること。
• 分散システムにおける再帰的な実現可能性と閉ループ安定性を確保すること。

主な方法:

• 線形時不変システムのための非反復型、データ駆動型EMPCフレームワークを開発しました。
• サブシステム内でのローカル最適化のために、入出力データを利用しました。
• ハンケル行列から導出された一貫性制約を隣接相互作用に組み込みました。
• 安定性保証のために、入出力軌道を使用した終端成分を設計しました。

主要な成果:

• データ駆動型フレームワークにおける一般的な供給率での強い双対性と散逸性を達成しました。
• 理論的分析を通じて、再帰的な実現可能性と閉ループ安定性を実証しました。
• シミュレーションにより、方法のエネルギー効率と有効性を検証しました。

結論:

• 提案されたデータ駆動型分散型EMPCスキームは、分散システムにおける経済的目標の最適化に効果的です。
• この方法は、既存のMPCアプローチと比較して、エネルギー効率と安定性において大きな利点を提供します。
• このアプローチは、複雑な分散制御問題に対して計算上実行可能なソリューションを提供します。