Bi-level Model Predictive Control for Energy-aware Integrated Product Pricing and Production Scheduling
作者: Hongliang Li, Herschel C. Pangborn, Ilya Kovalenko
分类: eess.SY
发布日期: 2025-07-18
💡 一句话要点
提出双层模型预测控制，解决能源感知的产品定价与生产调度联合优化问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双层优化 模型预测控制 能源管理 生产调度 产品定价
📋 核心要点
- 制造业面临兼顾经济效益与可持续性的挑战，需有效利用可再生能源并响应实时电价。
- 提出双层模型预测控制框架，上层优化产品定价以最大化收益和可再生能源利用，下层优化生产调度以最小化运营成本。
- 在锂离子电池组制造案例中验证，该方法能有效降低电网能源成本并提高利润。
📝 摘要（中文）
制造业在提高可持续性的同时，面临着保持经济竞争力的日益增长的压力。因此，制造商一直在尝试将现场可再生能源和实时电价纳入生产计划，而不损害盈利能力。为了应对这一挑战，我们提出了一个双层模型预测控制框架，该框架联合优化产品价格和生产调度，并明确考虑了可再生能源的可用性。较高层确定产品价格以最大化收入和可再生能源的使用。较低层在运行时控制生产调度，以最小化运营成本并响应产品需求。价格弹性被纳入以模拟市场响应，允许系统通过在可再生能源高发电期间降低产品价格来增加需求。锂离子电池组制造系统案例研究的结果表明，我们的方法使制造商能够在增加利润的同时降低电网能源成本。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决制造业中如何在考虑可再生能源可用性和实时电价的情况下，同时优化产品定价和生产调度的问题。现有方法通常难以兼顾经济效益和可持续性，无法有效利用可再生能源，并且对市场需求变化的响应不够灵活。
核心思路：论文的核心思路是采用双层模型预测控制（Bi-level Model Predictive Control）框架。上层控制产品定价，目标是最大化收益和可再生能源利用率；下层控制生产调度，目标是最小化运营成本并响应产品需求。通过上下层协同优化，实现经济效益和可持续性的平衡。
技术框架：整体框架包含两个主要层级：上层定价优化和下层生产调度优化。上层基于市场需求预测和可再生能源发电预测，确定最优产品价格。下层根据上层确定的价格和实际需求，制定最优生产计划。上下层之间通过价格和需求信息进行交互，实现协同优化。框架采用模型预测控制方法，能够滚动优化，适应动态变化的环境。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将产品定价和生产调度集成到一个统一的优化框架中，并显式考虑了可再生能源的可用性。传统方法通常将定价和生产调度分开考虑，或者忽略可再生能源的影响。此外，该方法还引入了价格弹性模型，能够模拟市场对价格变化的响应，从而更好地优化定价策略。
关键设计：上层定价优化模型的目标函数是最大化收益，约束条件包括可再生能源发电量、市场需求和生产能力。下层生产调度模型的目标函数是最小化运营成本，约束条件包括生产能力、库存水平和需求满足。价格弹性模型采用线性或非线性函数，描述产品需求量与价格之间的关系。模型预测控制的预测时域和控制时域需要根据具体应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过锂离子电池组制造系统的案例研究表明，所提出的双层模型预测控制方法能够有效降低电网能源成本，同时提高利润。具体而言，与传统方法相比，该方法在降低电网能源成本方面实现了显著的提升（具体数值未知），并且在利润方面也有所增加（具体数值未知）。该结果验证了该方法在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种制造业场景，尤其适用于拥有自建可再生能源发电设施的企业。通过优化产品定价和生产调度，企业可以更有效地利用可再生能源，降低能源成本，提高盈利能力，并减少对传统能源的依赖，从而实现可持续发展。该方法还可扩展到其他领域，如智能电网、能源管理等。
📄 摘要（原文）
The manufacturing industry is under growing pressure to enhance sustainability while preserving economic competitiveness. As a result, manufacturers have been trying to determine how to integrate onsite renewable energy and real-time electricity pricing into manufacturing schedules without compromising profitability. To address this challenge, we propose a bi-level model predictive control framework that jointly optimizes product prices and production scheduling with explicit consideration of renewable energy availability. The higher level determines the product price to maximize revenue and renewable energy usage. The lower level controls production scheduling in runtime to minimize operational costs and respond to the product demand. Price elasticity is incorporated to model market response, allowing the system to increase demand by lowering the product price during high renewable energy generation. Results from a lithium-ion battery pack manufacturing system case study demonstrate that our approach enables manufacturers to reduce grid energy costs while increasing profit.