复杂动力网络中的传感器与执行器最优配置

可控性与可观测性长期以来被视为动力系统的根本结构性质，但最近在大型复杂动力网络背景下重新受到关注。一个基本问题是传感器与执行器的配置：从有限的可选配置子集中进行选择，以优化网络的某些实值可控性与可观测性指标。令人惊讶的是，关于此类组合优化问题的结构知之甚少。在本文中，我们证明了一类基于可控性与可观测性 Gramian 的重要指标具有强大的结构性质，允许进行高效的全局优化：从可能配置到相关 Gramian 迹的映射是一个模集函数。我们通过在欧洲电网模型中配置电力电子执行器来说明这些结果。