基于场景的建筑供热系统非线性模型预测控制
系统与控制
2021-06-01 v2 系统与控制
摘要
最先进的建筑供热模型预测控制 (MPC) 应用要么采用确定性控制器结合非线性模型，要么采用线性化模型结合随机 MPC 控制器。然而，确定性 MPC 仅考虑扰动的一种单一实现，其性能严重依赖于扰动预测的质量，可能导致性能低下。事实上，不当的建筑能源管理会导致高能源成本和 CO 排放。另一方面，线性化模型可能无法捕捉受控建筑的一些动态和行为。在本文中，我们将随机基于场景的 MPC (SBMPC) 控制器与非线性 Modelica 模型相结合，该模型能够比线性模型提供更丰富的建筑描述并更准确地捕捉建筑动态。所采用的 SBMPC 控制器考虑了通过统计精确模型获得的外部扰动的多种实现，从而考虑不同的可能扰动演化并鲁棒化控制作用。为此，我们提出了一种用于建筑温度控制的场景生成方法，该方法可应用于若干外生扰动，例如太阳能辐照度、室外温度，并且满足若干重要统计特性，这与文献中采用的更简单且不准确的方法形成对比。我们通过若干仿真展示了所提方法的优势，其中我们将我们的方法与文献中的标准方法针对舒适度和能源成本之间权衡参数的若干组合进行比较。我们展示了我们的 SBMPC 控制器方法优于文献中可用的标准控制器。
引用
@article{arxiv.2012.02011,
title = {Scenario-based Nonlinear Model Predictive Control for Building Heating Systems},
author = {Tomas Pippia and Jesus Lago and Roel De Coninck and Bart De Schutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02011},
year = {2021}
}