💥1 概述
本文模拟从波浪能转换器 （WEC） 中提取的能量，当受控移动窗口阻塞 MPC 时，单设备。它还比较了使用标准MPC和GPC控制时WEC提取的能量。
摘要： 海浪能是可再生能源最集中的来源之一。然而，到目前为止，它还没有达到商业化所需的经济可行性。为了提高波浪能转换器的效率，已经提出了几种先进的控制策略，包括模型预测控制（MPC）。然而，每个优化问题的计算负担都是传统（全自由度）MPC的缺点，这通常会限制其在系统实时控制中的应用。本文提出了一种移动窗口阻塞（MWB）方法，通过减少决策变量的数量来加快每个优化问题所需的时间。该方案控制的单器件点吸收器波能转换器的数值仿真证实了该方法的潜力。
📚2 运行结果
部分代码：
fig=figure(1); t=[k+1:k+Np]*Ts; Ypred_FDoF=G*Xa_FDoF+F*Uopt_FDoF+Fw*Future_Exc_Force; Ypred_MWB=G*Xa_MWB+F*Uopt_MWB+Fw*Future_Exc_Force; Ypred_GPC=G*Xa_GPC+F*Uopt_GPC+Fw*Future_Exc_Force; subplot(2,1,1); hold off plot(t,Ypred_FDoF(1:4:4*Np),'-b'); hold on plot(t,Ypred_MWB(1:4:4*Np),'-c'); plot(t,Ypred_GPC(1:4:4*Np),'--k'); ylabel('Displacement (m)'); title('Predicted Trajectories'); legend('MPC FDoF','MWB MPC','GPC'); subplot(2,1,2); hold off stairs(t,Ypred_FDoF(3:4:4*Np)*scaler,'-b'); hold on stairs(t,Ypred_MWB(3:4:4*Np)*scaler,'-c'); stairs(t,Ypred_GPC(3:4:4*Np)*scaler,'--k'); stairs(t,Umax*scaler*ones(size(t)),'-r','LineWidth',2); stairs(t,Umin*scaler*ones(size(t)),'-r','LineWidth',2); ylabel('F_{PTO} (N)'); saveas(fig,'results/Predicted_Responses.jpg');
🎉3 参考文献
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[1]Juan Guerrero-Fernández, Oscar J González Villarreal (2019) Model Predictive Control for Wave Energy Converters: A Moving Window Blocking Approach
