Communication-Based Distributed Control of Large-Scale District Heating Networks

📄 arXiv: 2501.14720v1 📥 PDF

作者: Audrey Blizard, Stephanie Stockar

分类: eess.SY

发布日期: 2025-01-24

备注: Submitted to ECC 2025

💡 一句话要点

提出一种基于通信的分布式模型预测控制方法，用于大规模区域供热网络。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 区域供热网络 分布式控制 模型预测控制 信息传递 可行性恢复

📋 核心要点

  1. 大规模区域供热网络控制面临挑战，现有集中式方法计算复杂度高，难以扩展。
  2. 提出一种分布式模型预测控制方法，通过信息传递和可行性恢复实现全局优化。
  3. 实验表明，该方法能有效管理热需求，降低损耗和回水温度，提升系统效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于控制大规模区域供热网络的非合作分布式模型预测控制器。为了实现该控制器的设计，创建了一种新颖的信息传递方案和可行性恢复方法，使本地控制器能够在最小化本地成本函数的同时达成全局共识。该控制器的有效性在一个分解为六个子系统的18用户区域供热网络上得到了验证。结果表明，所开发的控制方案有效地利用了灵活性来管理建筑物的热需求，从而将总损耗降低了14%，回水温度降低了37%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模区域供热网络（DHN）的优化控制问题。现有集中式控制方法计算量大，难以扩展到大型网络，且对单点故障敏感。因此，需要一种可扩展、鲁棒的分布式控制策略。

核心思路：论文的核心思路是将整个DHN分解为多个子系统，每个子系统由一个本地控制器控制。这些本地控制器通过通信交换信息，协同优化各自的控制策略，以达到全局最优。关键在于设计一种有效的信息传递机制，保证全局一致性，并提供可行性恢复方法，应对局部约束冲突。

技术框架：该方法采用分布式模型预测控制（DMPC）框架。每个本地控制器基于自身的模型预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入。控制器之间通过信息传递方案交换信息，例如邻居子系统的状态或成本函数梯度。可行性恢复方法用于解决由于局部约束或模型不确定性导致的问题不可行的情况。整体流程包括：1) 系统分解；2) 本地控制器设计；3) 信息传递；4) 优化求解；5) 可行性恢复。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种新颖的信息传递方案和可行性恢复方法。信息传递方案旨在实现全局共识，确保本地控制器在优化自身目标的同时，考虑到全局目标。可行性恢复方法则保证了在面对局部约束冲突时，系统仍能找到可行的解决方案。

关键设计：信息传递方案的具体设计未知，但可以推测可能涉及交换邻居子系统的状态信息、成本函数梯度或拉格朗日乘子等。可行性恢复方法的具体设计也未知，但可能包括松弛局部约束、调整目标函数权重或引入额外的控制变量等。模型预测控制器的设计需要选择合适的预测模型、成本函数和约束条件。成本函数可能包括能量损耗、回水温度和用户满意度等指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的分布式控制方案在18用户区域供热网络中有效降低了总损耗和回水温度。具体而言，总损耗降低了14%，回水温度降低了37%。这些数据表明该方法能够有效地利用系统的灵活性来管理建筑物的热需求，从而显著提升系统的整体性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模区域供热网络的节能优化控制，降低能源消耗和运行成本，提高供热效率和可靠性。此外，该方法也可推广到其他分布式能源系统，如电力网络、天然气网络等，具有广阔的应用前景和重要的实际价值。未来可进一步研究考虑不确定性和动态变化的鲁棒控制方法。

📄 摘要（原文）

This paper presents a non-cooperative distributed model predictive controller for the control of large-scale District Heating Networks. To enable the design of this controller a novel information passing scheme and feasibility restoration method are created, allowing the local controllers to achieve a global consensus while minimizing a local cost function. The effectiveness of this controller is demonstrated on an 18-user District Heating Network decomposed into six subsystems. The results show that the developed control scheme effectively uses flexibility to manage the buildings' heat demands reducing the total losses by 14% and the return temperature by 37%.