作为分段确定性马尔可夫过程的温控负荷的平均场控制
最优化与控制
2025-11-04 v1
摘要
本文提出了一种针对分段确定性马尔可夫过程（PDMP）的平均场控制方法，专门设计用于控制大量智能体。通过聚合成本函数对大量智能体的相互作用进行建模，所提出的方法通过关注一个代表性智能体来缓解问题的高维性。本工作的贡献在于将基于PDMP的平均场控制框架应用于协调大量温控负荷（TCL）。将该框架适配到TCL需要纳入一个服务质量约束，以确保每个智能体的温度保持在指定的舒适范围内。为此，引入了一个额外的跳跃强度，使得当智能体达到其温度范围的边界时，它们极有可能在加热和冷却模式之间切换。这种对TCL的扩展通过热水器（WH）控制进行了演示，采用了一种基于对偶公式和随机梯度下降的分散式算法。获得的数值结果通过两个示例（信号跟踪和考虑能源价格）说明了这种方法。
引用
@article{arxiv.2511.01500,
title = {Mean Field Control of Thermostatically Controlled Loads as Piecewise Deterministic Markov Processes},
author = {Thomas Le Corre and Adrien Séguret and Ana Bušić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01500},
year = {2025}
}