pystorms：用于 stormwater 控制算法开发与评估的仿真沙盒
系统与控制
2021-10-26 v1 系统与控制
摘要
近年来，廉价传感技术、微控制器和无线通信技术的普及，使得 stormwater 系统能够加装各类传感器与执行器。这些智能 stormwater 系统可实时感知周边环境动态，进而为自主与自适应运行控制策略提供了基础。此外，这类系统允许以低成本、微创的 stormwater 控制干预（例如由蜂窝连接执行器操控的液压阀）替代新建工程。尽管智能 stormwater 控制领域前景广阔，但无论对专家还是新手，在获取一套共享工具与方法以研究、开发和贡献于该领域方面仍存在障碍。为使智能 stormwater 控制研究更具系统性、高效性与可及性，我们提出 pystorms——一个基于 Python 的仿真沙盒，便于对控制策略进行定量评估与比较。pystorms 仿真沙盒包含（i）一组受真实世界启发的 stormwater 控制场景，可在其上通过（ii）配套的 Python 编程接口与 stormwater 模拟器施加并测试任意数量的控制策略。pystorms 首次使得仅用几行代码即可在多样化流域上对智能 stormwater 控制方法进行严谨而高效的评估。本文给出 pystorms 的细节，并通过应用与评估两种 stormwater 控制策略展示其用法。
引用
@article{arxiv.2110.12289,
title = {pystorms: A simulation sandbox for the development and evaluation of stormwater control algorithms},
author = {Sara P. Rimer and Abhiram Mullapudi and Sara C. Troutman and Gregory Ewing and Benjamin D. Bowes and Aaron A. Akin and Jeffrey Sadler and Ruben Kertesz and Bryant McDonnell and Luis Montestruque and Jon Hathaway and Jonathan L. Goodall and Branko Kerkez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12289},
year = {2021}
}