非中心化模型预测控制的划分技术：系统综述与新理论见解

划分问题是设计和实现大规模系统非中心化模型预测控制（MPC）策略的核心问题。这些控制方法包括去中心化MPC、分布式MPC、层次化MPC和联�型MPC。将系统划分为非中心化MPC的应用寻找最佳子系统定义，并将其分配到组成局部控制器的组中，以最大化相关性能指标。当前综述在五个主要类别中提出了文献中划分方法的新系统化：优化基于、算法基于、社区检测基于、博弈论导向和启发式方法。发展了统一的图论正式化、以混合整数规划形式的数学重新表述、预测划分和多拓扑表示的新概念，以及质量度量的方法学表述，以支持该领域的分类和进一步发展。我们分析了划分技术的不同类别，并呈现了其优势和局限性的概览，包括关于不同方法的技术讨论。讨论了代表性案例研究，以说明在包括电力系统、水网、风力发电场、化工过程、交通系统、通信网络、工业自动化、智能建筑和网络-物理系统等多个领域中，划分技术在非中心化MPC中的应用。本综述以未来挑战的展望结束。