Graph-Based Modeling, Control, and Optimization for Multi-Domain and Multi-Timescale Energy Systems
作者: Joseph M. Pisani, Christopher T. Aksland, Philip M. Renkert, Joseph Broniszewski, Vismay Vyas, Andrew G. Alleyne, Donald J. Docimo, Justin P. Koeln, Neera Jain, Herschel C. Pangborn
分类: eess.SY
发布日期: 2026-05-26
💡 一句话要点
提出一种基于图的多领域多时间尺度能源系统建模、控制与优化方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 图建模 能源系统 多领域系统 模型预测控制 系统优化
📋 核心要点
- 现代能源系统复杂，涉及多物理域和时间尺度，传统建模方法难以有效处理其高维动态特性。
- 论文提出基于图的建模方法，将能量守恒与能量传输网络相结合，实现系统建模、分析和优化。
- 通过单相、两相热系统和机电系统等实例验证，并应用于模型预测控制、设计优化和控制协同设计。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种基于图的建模方法，旨在促进车辆和建筑基础设施中现代能源系统的建模、分析、控制、估计、优化和设计。这些系统通常具有跨多个物理域（如电、热、机械）和时间尺度的高维动态特性。该方法经过十多年的研究，结合了瞬态能量守恒与系统内能量存储和传输网络的显式数学表示。文章概述了基于图模型的数学原理，并展示了近期文献中多领域组件和系统模型的例子，包括单相热系统、两相热系统和机电系统。随后，综述了分散式和分层模型预测控制、设计优化和控制协同设计的最新应用。最后，介绍了用于生成和分析基于图模型的开源工具箱。
🔬 方法详解
问题定义：现代能源系统，如车辆和建筑中的能源系统，通常涉及多个物理域（电、热、机械等）和多个时间尺度，呈现出高维动态特性。传统的建模方法难以有效地捕捉和处理这些复杂性，导致控制、优化和设计方面的挑战。现有的方法可能缺乏统一的框架来处理不同物理域之间的能量流动，或者难以扩展到大规模系统。
核心思路：论文的核心思路是利用图论来表示能源系统中的能量存储和传输网络。图的节点代表能量存储元件，边代表能量传输路径。通过将瞬态能量守恒定律与图的结构相结合，可以建立一个统一的数学模型，用于描述系统的动态行为。这种方法能够清晰地表示不同物理域之间的能量流动，并方便进行系统分析和控制设计。
技术框架：该方法的核心框架包括以下几个步骤：1) 系统建模：将能源系统分解为组件，并使用图的节点和边来表示组件之间的能量关系。2) 模型构建：基于瞬态能量守恒定律，建立每个节点和边的数学模型。3) 系统集成：将各个组件的模型集成成一个完整的系统模型。4) 分析与优化：利用该模型进行系统分析、控制设计、优化和估计。论文还介绍了一个开源工具箱，用于辅助生成和分析基于图的模型。
关键创新：该方法最重要的创新在于将图论与能量守恒定律相结合，提供了一个统一的框架来建模和分析多领域、多时间尺度的能源系统。与传统的基于方程的建模方法相比，基于图的方法更加直观和模块化，易于扩展到大规模系统。此外，该方法还能够显式地表示不同物理域之间的能量流动，从而方便进行控制设计和优化。
关键设计：关键设计包括：1) 节点和边的选择：根据系统的物理特性选择合适的节点和边来表示能量存储和传输元件。2) 能量守恒方程的建立：根据瞬态能量守恒定律，建立每个节点和边的数学模型。3) 图的拓扑结构设计：根据系统的连接方式设计图的拓扑结构。4) 开源工具箱的开发：开发一个易于使用的工具箱，用于生成和分析基于图的模型。具体的参数设置和网络结构取决于具体的能源系统。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过单相热系统、两相热系统和机电系统等实例验证了该方法的有效性。此外，论文还展示了该方法在分散式和分层模型预测控制、设计优化和控制协同设计方面的应用。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但这些应用表明该方法具有很强的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于车辆、建筑等能源系统的建模、控制和优化。例如，可以用于设计更高效的混合动力汽车，优化建筑的能源管理系统，以及开发更智能的电网。该方法能够提高能源系统的效率、可靠性和可持续性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Modern energy systems in vehicles and built infrastructure are governed by high-dimensional dynamics spanning multiple physical domains (e.g., electrical, thermal, mechanical) and timescales. This tutorial paper presents a graph-based modeling approach created to facilitate the modeling, analysis, control, estimation, optimization, and design of these systems. Matured and validated through more than a decade of research spanning multiple academic institutions and companies, the graph-based approach combines transient energy conservation with an explicit mathematical representation of the network by which energy is stored and transferred within a system. Following a mathematical overview of graph-based models, examples of multi-domain component and system models from the recent literature are presented, including single-phase thermal systems, two-phase thermal systems, and electro-mechanical systems. This is followed by a survey of recent applications for decentralized and hierarchical model predictive control, design optimization, and control co-design. Lastly, the paper describes an open-source toolbox created to facilitate the generation and analysis of graph-based models.