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Robust hierarchical model predictive control of graph-based power flow systems

机译:基于图形的电流系统的鲁棒层次模型预测控制

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摘要

A robust hierarchical model predictive control framework is presented for controlling a linear system of dynamically coupled subsystems. A graph-based modeling framework captures the conservation laws of power flow systems, for which control optimizes the storage and routing of energy to maximize transient and steady-state power throughput. A constructive approach is presented for developing an N-level hierarchical controller, which guarantees satisfaction of state and input constraints in the presence of signal and model uncertainty. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:提供了一种鲁棒的分层模型预测控制框架,用于控制动态耦合子系统的线性系统。 基于图形的建模框架捕获了电力流系统的保护规律,该系统的控制优化了能量的存储和路由,以最大化瞬态和稳态电源吞吐量。 提出了一种用于开发N级分层控制器的建设性方法,这可以保证存在信号和模型不确定性的状态和输入约束的满足感。 (c)2018年elestvier有限公司保留所有权利。

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