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高效变频空调系统控制策略研究随着气候变化和环境保护意识的增强，高效变频空调系统的需求日益增长。
为了提高空调系统的性能和能效，研究人员致力于开发创新的控制策略。
本文将探讨高效变频空调系统的控制策略研究，并分析其对能效的影响。
1. 引言高效变频空调系统是一种采用变频技术的空调系统。
相比传统的固定频率空调系统，高效变频空调系统能够根据室内外温度变化和负荷需求进行自适应调节，以提供更为精确和舒适的温度控制。
为了进一步提高其性能，研究人员探索了各种控制策略，包括PID控制、模型预测控制和优化控制等。
2. PID控制策略PID控制是一种经典的控制策略，通过调节比例、积分和微分参数，可以实现系统稳定性和响应速度之间的平衡。
在高效变频空调系统中，PID控制策略可以根据实时温度测量值和设定温度值进行控制决策，调节压缩机转速和制冷剂流量，以实现温度的精确控制。
然而，PID控制策略存在参数调节困难、响应速度慢和不适应复杂环境的问题。
3. 模型预测控制策略模型预测控制是一种基于数学模型的控制策略，通过预测系统未来行为，计算最优控制策略。
在高效变频空调系统中，模型预测控制策略可以建立系统的数学模型，并结合温度和负荷预测模型，预测未来的温度和负荷需求。
然后，通过动态优化算法计算最优的控制策略，以最大程度地提高系统性能和能效。
模型预测控制策略具有良好的鲁棒性和适应性，可以适应复杂的环境变化，但计算复杂度较高。
4. 优化控制策略优化控制是一种基于优化算法的控制策略，通过调节控制参数，使系统在给定的性能指标下达到最优化。
在高效变频空调系统中，优化控制策略可以通过数学优化算法，如遗传算法和粒子群优化算法，寻找最优的控制策略。
优化控制策略可以最大程度地提高系统的能效和性能，但计算复杂度也较高。
5. 控制策略对能效的影响高效变频空调系统的控制策略对系统的能效有着重要的影响。
传统的固定频率空调系统往往以固定转速和制冷剂流量运行，造成能量浪费。
基于模型预测控制的建筑智能化中央空调控制策略研究随着现代建筑技术的不断发展，建筑行业对于绿色建筑的要求日益提高。
其中，采用智能化中央空调系统成为了当下建筑节能减排的重要手段之一。
而在空调系统中，控制策略是关键因素之一。
基于模型预测控制的中央空调控制策略，则是目前建筑智能化领域中备受关注和研究的课题。
一、基于模型预测控制的中央空调控制策略概述基于模型预测控制的中央空调控制策略，是在数学模型的基础上对系统进行预测和控制，以实现系统能耗效率的优化。
该控制策略的基本原理是将未来一段时间内的能量消耗进行预测，然后根据预测结果调节空调系统的运行状态，以使得空调系统在满足室内舒适度的前提下，实现尽可能的能耗节约。
整个系统包括传感器、控制器和执行器。
其中，传感器可以采集房间温度、湿度等信息，并传回控制器；控制器将传感器的信息进行处理，生成中央空调系统的控制信号；执行器根据传输的信号，对中央空调系统进行实时控制。
基于模型预测控制的中央空调控制策略将精准的预测和控制融为一体，通过计算精度和计算速度的提高，实现了整个系统的高效运行。
在实际应用中，该策略可以有效提高中央空调运行的效率，降低能耗、减轻环境压力，实现节能环保。
二、基于模型预测控制的中央空调控制策略实现方法基于模型预测控制的中央空调控制策略需要对空调系统的精细化建模，以更好地理解系统的状态和性能。
建模过程通常包括以下三个步骤：1. 建立数学模型数学模型是基于空调系统的物理原理和现实问题，应用相关数学方法建立的抽象模型。
根据可控变量和不可控变量等要素，利用控制理论和状态空间法等数学工具，建立系统模型方程。
2. 模型参数辨识模型参数辨识是指通过实验或测量数据，确定所建立模型的参数。
根据模型参数辨识方法及其所使用的数据类型不同，它可以被分为经典辨识、多元统计辨识、模糊辨识、无模型自适应辨识等多种方法。
3. 控制算法设计根据所建立的数学模型和模型参数，设计基于模型预测控制的控制算法。
供暖系统优化中的模型预测控制方法随着人们对舒适生活的追求不断增加，供暖系统的优化和效率提升变得尤为重要。
在供暖系统中，模型预测控制方法可以被应用于实现对供暖系统的优化。
本文将介绍供暖系统优化中的模型预测控制方法，并探讨其优势和应用。
首先，我们来了解什么是供暖系统的模型预测控制方法。
模型预测控制（MPC）是一种先进的控制方法，它基于对系统的模型进行预测，并通过优化控制变量来实现最优的系统行为。
在供暖系统中，MPC方法可以用于预测热负荷和温度变化，并通过调整供暖设备的运行参数来使系统达到最优效果。
模型预测控制方法在供暖系统优化中具有以下优势。
首先，它可以提高供暖系统的能效。
通过对热负荷和温度变化进行精确的预测，MPC方法可以调整供暖设备的运行参数，使其在不同的工况下工作得更加高效。
其次，MPC方法可以提供更好的舒适性。
通过对室内温度进行预测和控制，MPC方法可以实现室内温度的稳定和均衡，提供更加舒适的供暖体验。
此外，MPC方法还可以减少能源消耗和维护成本，延长供暖设备的使用寿命。
在应用方面，供暖系统的模型预测控制方法可以通过以下几个步骤来实现。
首先，需要构建供暖系统的数学模型。
这个模型可以基于物理原理，如能量平衡和热传导方程，也可以基于实测数据进行参数辨识。
然后，需要使用模型预测控制算法来对供暖系统进行优化。
这些算法可以采用数学优化方法，如线性二次规划或非线性规划，以实现最优控制效果。
最后，需要将优化后的控制策略实施到实际的供暖系统中。
这可能需要与供暖系统的硬件和软件进行集成，以实现对供暖设备的控制。
除了上述基本步骤，供暖系统的模型预测控制方法还可以结合其他先进技术来进一步提高其性能。
例如，可以使用数据驱动的方法来改进模型的预测精度，如基于机器学习的方法和神经网络模型。
此外，可以使用先进的传感器和监测设备来实时监测供暖系统的状态，并与模型进行反馈，以实现对供暖系统的实时优化。
然而，在应用模型预测控制方法时也存在一些挑战和限制。
高效能电机控制算法的研究进展在现代工业和科技的迅速发展中，电机作为驱动各种设备和系统的核心部件，其性能和效率的提升至关重要。
而高效能电机控制算法的研究与发展，成为了实现电机高效运行、节能减排以及提高系统稳定性和可靠性的关键。
电机控制算法的发展历程可以追溯到早期的开环控制方法。
那时，控制手段相对简单，精度和效率都较低。
随着技术的进步，逐渐出现了闭环控制算法，如 PID 控制。
PID 控制通过比例、积分和微分三个环节的调节，能够对电机的速度、位置等进行较为精确的控制。
但在面对复杂的工况和高性能要求时，PID 控制也逐渐显露出其局限性。
近年来，先进的控制算法不断涌现，为高效能电机控制带来了新的突破。
其中，矢量控制算法是一种具有重要意义的方法。
矢量控制通过将电机的定子电流分解为励磁分量和转矩分量，分别进行控制，实现了对电机磁场和转矩的解耦控制，从而大大提高了电机的动态性能和控制精度。
另一种备受关注的算法是直接转矩控制。
与矢量控制不同，直接转矩控制直接对电机的转矩和磁链进行控制，不需要复杂的坐标变换，具有响应速度快、结构简单等优点。
然而，直接转矩控制也存在转矩脉动较大等问题，需要进一步的改进和优化。
智能控制算法在高效能电机控制中的应用也日益广泛。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够处理电机系统中的不确定性和非线性因素，具有较强的鲁棒性。
神经网络控制则通过模拟人脑神经元的工作方式，对电机进行自适应控制，具有良好的学习能力和泛化能力。
模型预测控制也是当前研究的热点之一。
该算法通过建立电机系统的数学模型，预测未来的控制行为，并选择最优的控制量。
模型预测控制能够充分考虑系统的约束条件，实现最优控制，但对模型的准确性要求较高。
在实际应用中，高效能电机控制算法的选择需要综合考虑多种因素。
例如，电机的类型、运行工况、控制性能要求以及成本等。
对于一些对精度和动态性能要求较高的应用场合，如数控机床、机器人等，矢量控制和模型预测控制可能更为适用；而对于一些对成本和算法复杂度较为敏感的应用，如家用电器中的电机控制，简单的 PID 控制或模糊控制可能更具优势。
新能源汽车论文题目：新能源汽车智能能量管理系统的设计与实现摘要随着新能源汽车产业的迅猛发展，能量管理系统的智能化成为提升车辆能效和续航里程的关键。
本文设计并实现了一套高效、可靠的新能源汽车智能能量管理系统，通过集成先进的电池管理技术、能量回收与利用技术，并结合智能能量管理策略，实现了对车辆能量的精细化管理。
系统采用高精度传感器实时采集车辆状态和环境信息，并运用模型预测控制算法对能量进行最优分配，显著提高了能量利用率和续航里程。
在实际测试中，系统表现出色，特别是在复杂工况下仍能维持高效稳定的运行状态。
此外，本文还深入探讨了系统的安全性与可靠性设计，确保在极端条件下也能保障用户行车安全。
研究结果不仅为新能源汽车能量管理提供了新的思路和方法，也为推动新能源汽车技术的持续进步提供了有力支持。
关键词：新能源汽车；智能能量管理系统；电池管理；能量回收与利用；模型预测控制；续航里程；能效提升目录摘要 (1)第一章引言 (4)1.1 新能源汽车发展现状 (4)1.2 智能能量管理系统的意义 (5)1.3 研究目的与意义 (6)第二章能量管理基础理论 (8)2.1 电池管理系统基础 (8)2.2 能量回收与利用技术 (9)2.3 智能能量管理策略 (10)第三章智能能量管理系统设计 (12)3.1 系统架构设计 (12)3.2 能量管理算法设计 (12)3.3 系统安全性与可靠性设计 (13)第四章系统实现与测试 (15)4.1 硬件平台搭建 (15)4.2 软件系统实现 (16)4.3 系统测试与验证 (17)第五章结果分析与讨论 (18)5.1 性能测试结果 (18)5.2 结果分析与对比 (19)5.3 改进方向探讨 (19)第六章结论与展望 (21)6.1 研究结论 (21)6.2 未来研究方向 (21)第一章引言1.1 新能源汽车发展现状随着全球对环境保护意识的不断提高和可持续发展战略的深入推进，新能源汽车作为降低碳排放、缓解能源压力的关键途径，近年来取得了显著的发展成果。
电压控制PMSM驱动系统的设计与研究交流电机是现代工业中应用广泛的一种电机类型，其中PMSM（永磁同步电机）以其高效、节能的特点在新能源汽车和工业中成为热门选择。
为了提高PMSM的控制精度和系统稳定性，电压控制PMSM驱动系统已经成为研究的焦点之一。
本文将探讨电压控制PMSM驱动系统的设计和研究。
一、PMSM的控制结构在电压控制PMSM驱动系统中，电机控制器系统是关键组成部分，具有控制精度、反应速度和系统稳定性的重要影响。
PMSM的控制可以通过三种方式实现：感应电压控制、直接转矩控制和矢量控制。
在这三种控制方式中，矢量控制被广泛应用于PMSM的控制中。
矢量控制是一种基于旋转坐标系的控制方法，它将PMSM变为一个等效的直流电机。
在矢量控制中，控制器可以根据电机的运作状态，调整电机相电流和磁通方向，从而控制电机运行。
由于矢量控制的控制精度高、响应速度快、控制效果好等优势，已经成为PMSM控制的主流。
二、电压控制电压控制是一种常见的电机控制方式，它可以精确调节电机的电压和电流，从而实现电机的精确控制。
在PMSM驱动系统中，电压控制技术充分利用了电气特性，通过提高电压、调节电流等方式控制电机转速和输出功率。
在电压控制PMSM驱动系统中，开环电压控制和闭环电压控制是两种常用的控制方式。
开环电压控制是指控制器输出电压直接作用于电机，但是其存在鲁棒性差、易受工作环境影响等缺点。
闭环电压控制是指在控制过程中采集电机的输出信号，通过反馈控制的方式调节控制器输出电压，其稳定性和控制精度都比开环电压控制更好。
三、电流控制电流控制是一种基于电机运转特性的控制方式，通过调节电机的相电流大小和相位差，实现控制电机的力矩、速度和功率等性能。
在PMSM驱动系统中，电流控制通常采用闭环控制方式，其优化控制方法包括PID控制、模型预测控制等。
PID控制是一种广泛采用的电机控制方法，其调节过程中通过调整比例系数、积分系数和微分系数等参数，优化控制系统性能，从而实现电机控制。
一种基于机理框架+ai的空压系统节能优化控制方法1. 引言1.1 研究背景空压系统是工业生产中常用的设备，用于生成压缩空气供各种设备和工艺使用。
传统的空压系统存在能耗高、运行效率低的问题，严重影响了企业的生产成本和环境可持续性。
为解决这一问题，研究人员开始关注空压系统的节能优化控制方法，希望通过技术手段提高其运行效率，降低能耗。
研究表明，空压系统的节能优化控制方法在今天的工业生产中变得越来越重要。
随着能源资源的日益紧张和环境污染问题的加剧，节能减排已成为各行各业的必然选择。
而空压系统作为能耗较大的设备之一，其节能优化控制技术的研究对于提高能源利用效率、降低生产成本具有重要意义。
本文将研究基于机理框架和人工智能技术的空压系统节能优化控制方法，旨在提高空压系统的运行效率，降低能源消耗，为工业生产的可持续发展提供技术支持。
通过对国内外相关研究现状的综述，本文将探讨空压系统节能优化控制方法的发展方向和前景，为实践应用提供理论基础和技术支持。
1.2 研究意义空压系统是工业生产中常用的设备，其能耗占据了整个工厂的一大部分。
对空压系统进行节能优化控制具有重要的意义。
节能不仅可以减少能源消耗，降低生产成本，还可以减少对环境的污染，提高企业的竞争力。
空压系统节能优化控制方法的研究，不仅可以提高系统的效率和性能，还可以延长设备的使用寿命，在实际工程应用中具有重要的实用价值。
国内外的研究表明，目前在空压系统节能优化控制技术方面已取得了不俗的成果。
由于每个空压系统的特点不同，需要根据具体情况设计相应的节能优化控制方法，因此还有很大的研究空间。
在当前信息技术高度发达的背景下，将机理框架和人工智能相结合的空压系统节能优化控制方法具有很大的应用前景和研究意义。
通过本研究的探索，可以为空压系统的节能效果提供更为有效的解决方案，促进工业生产的可持续发展。
1.3 国内外研究现状国内外研究现状方面，目前关于空压系统节能优化控制方法的研究已经取得了一些进展。
永磁同步电机电流预测控制算法随着电力电子技术、微处理器技术和控制理论的发展，永磁同步电机（PMSM）因其高效、节能、环保等优点，在工业电机、电动汽车、航空航天等领域得到了广泛应用。
为了实现永磁同步电机的精确控制，提高系统的动态性能和稳定性，电流预测控制算法成为一个重要的研究领域。
本文将详细介绍永磁同步电机电流预测控制算法的原理、研究方法及实验结果，并进行分析和讨论。
永磁同步电机电流预测控制算法主要分为直接电流控制和间接电流控制。
直接电流控制通过直接调节电机的电流实现控制目标，具有控制精度高、响应速度快等优点，但算法复杂度较高，对硬件要求较高。
间接电流控制通过控制电机的电压和频率来实现电流控制，具有算法简单、易于实现等优点，但电流控制精度相对较低。
近年来，许多学者对永磁同步电机电流预测控制算法进行了研究。
其中，基于模型预测控制（MPC）的电流预测控制算法备受。
MPC是一种基于优化理论的控制方法，能够在约束条件下对未来一段时间内的系统进行优化控制。
在永磁同步电机电流控制中，MPC能够实现对未来一段时间内的电流进行预测和控制，提高系统的动态性能和稳定性。
然而，MPC算法的计算量大，对硬件要求较高，实时性较差。
本文提出了一种基于模型预测控制的永磁同步电机电流预测控制算法。
建立永磁同步电机的数学模型，包括电机电磁场、转子运动方程等。
然后，利用MPC算法对未来一段时间内的电流进行预测和控制。
具体实现过程如下：数据采集：通过电流传感器采集电机的实际电流，并将其反馈至控制系统。
模型建立：根据永磁同步电机的电磁场和转子运动方程，建立电机的数学模型。
电流预测：利用MPC算法对未来一段时间内的电流进行预测，考虑电流的约束条件（如最大电流、最小电流等）。
控制策略：根据电流预测结果和实际电流反馈，制定相应的控制策略，包括电压控制、频率控制等。
实时控制：通过微处理器实现对电机的实时控制，保证电流的稳定性和准确性。
为了验证本文提出的永磁同步电机电流预测控制算法的有效性，搭建了一个实验平台进行实验测试。
综合能源系统的高效调度算法与优化模型综合能源系统是指集中管理多种能源的系统，包括电力、气体、热力等多种能源，通过灵活调度和优化管理，实现能源利用效率的提高和碳排放的降低。
在近年来节能减排的政策背景下，综合能源系统的建设越来越受到重视，而高效调度算法和优化模型是实现综合能源系统的关键。
一、综合能源系统调度算法综合能源系统的调度算法主要有以下几种：1. 传统的线性规划方法：将综合能源系统看作一个线性规划问题，以成本最小为目标函数，同时满足系统的能量平衡和能源品质的要求，通过求解线性方程组，得到最优解。
这种方法简单易懂，但是对于复杂的非线性问题，计算难度较大。
2. 优化算法：将综合能源系统看作一个优化问题，通过寻找目标函数的最小值或最大值，得到最优解。
目前比较常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，这种方法对于非线性问题的求解能力较强，但是计算时间较长。
3. 模型预测控制方法：将综合能源系统看作一个动态、非线性系统，通过建立动态模型，通过模型预测，通过在线控制方式进行调度。
这种方法可以有效应对时变不确定性，对于多变量的系统调度也十分有效。
二、综合能源系统优化模型综合能源系统的优化模型主要包括以下几种：1. 前瞻规划模型：对于长期能源消费量的预测和规划，通过对能源消耗的统计分析，得出未来能源消费的趋势，并进行规划。
这种方法可以有效规划能源的供应和需求，避免浪费和能源过度消耗。
2. 交叉分析模型：通过对不同能源类型之间的交叉分析，得出最佳的能源组合，实现能源的最优化利用。
这种方法可以将不同能源类型之间的互补性和补充性充分发挥，实现能源系统的优化。
3. 多目标规划模型：将综合能源系统的优化问题转化为多个目标函数之间的权衡。
将综合能源系统的经济性、环境性、可靠性等多个目标进行权衡，建立多目标规划模型，通过对模型求解得到最优解。
这种方法可以有效平衡多种目标之间的权衡。
三、高效调度算法与优化模型的应用高效调度算法与优化模型的应用主要有以下几个方面：1. 能源供应侧管理：通过高效调度算法和优化模型，实现能源供应侧的管理，包括能源的生产、储存和输送等方面。
模型预测控制的一种高效节能的实验分析建筑采暖系统摘要低能耗建筑在近几年吸引了大量的关注。
大部分研究集中在建筑施工或替代能源。
在相反，本文提出了利用现有的能源和最小的改造最大限度地减少能源消耗的一般方法，但而不是利用先进的控制技术。
我们专注于节能的分析可以在建筑物加热系统通过将模型预测控制（MPC），并使用可以实现天气预测。
MPC的基本配方是重点对建筑控制描述应用和测试，在一个真正的建筑在布拉格，捷克进行了2个月实验共和国。
？2011 Elsevier公司保留所有权利介绍建筑物占终端能源消费总量的20-40 ％，其金额已0.5-5％的增长速度，每年在发达国家[ 1 ] 。
由于发展领域机械和土木工程，建筑的能源需求可显著降低。
不幸的是，大多数传统的节能减排解决方案需要大量的额外投资。
相比之下，节约能源以最小的额外成本可以通过改进的楼宇自动化系统的实现（BAS）。
在今天的建筑不仅加热，通风和空气空调（HV AC）系统可以自动地控制，但还盲目定位系统，照明系统可以通过操作BAS的[2,3]。
本文重点介绍了基于楼宇控制作为优化问题的制定方法。
建筑物理配制中所使用的数学模型对于未来的建筑行为根据预测所选择的操作策略，天气和占用预测。
其目的是设计一个控制策略，最大限度地减少能耗（或运营成本），同时保证满足所有舒适性的要求。
先进的控制技术通常表示为模型预测控制（MPC）的文件中描述。
有关预测文献的全面介绍楼宇控制可以在OptiControl的网站上找到项目1。
MPC用于楼宇控制的主要原则是有效地利用热质量或热存储建筑物的。
中提出的一项研究[ 4 ]是其中制定了蓄热的控制作为优化问题的第一篇论文。
一个简单的太阳能生活热水系统考虑的控制天气预报和两个能量率有讨论。
一些早期文献[ 5,6]利用处理成本最低的冷却策略建筑群作为蓄热。
积极利用概述热建筑物的质量是由于在[ 7 ]，其中的可变能量价格和峰值功率的成本被认为是最优化问题的提法。
这最大限度地减少了控制器相对于时间变化的电能价格冷却成本也出现在[ 8 ] 。
其目的是利用夜间的优势电率和降低的环境温度而预冷的冷冻水箱。
预冷的实验结果[9 ]，其中一个更详细的建筑负荷模型，提出了使用。
用热质量加热预测控制进行了讨论中，如[10,11] 。
有关节约能源，利用货币政策委员会不同的热舒适标准在[ 12 ]中讨论除了能量最小化，预测控制也可以促进能量峰值降低[13,14] 。
节能减排高峰可显著降低建设运营成本和机械零件的初始成本，如果考虑在建筑设计。
当前电网负荷和能量还原峰被认为是在[15]。
用于供热系统的大小进行预测控制连续使用中的建筑物是在[ 16 ]中讨论，其中模型被分解为4简单的RC模型，使之室外空气温度，太阳辐射，并且内部收益分别贡献建模。
如所提到的，MPC是不是可以使用的唯一方法为优化楼宇控制。
有无数次尝试利用那些知名的工业先进控制技术过程控制也为楼宇控制[ 17 ] 。
我们简单地提到一些最近发表的替代解决方案，以最佳的楼宇控制的。
对于一般的动态规划问题钻孔热能存储系统的控制是这样解决的[18]。
的目的是要保证热或冷传送allyear绕，同时最小化操作成本。
用于建筑物的热存储控制的加强学习技术在[19,20]概述。
提供真实的实验大楼只有8.3 ％的成本节约，因为蓄热一直只部分由学习控制策略利用。
在[21]中，一组的模糊规则被用来降低所需的调谐时间的监督控制器。
遗传算法和模拟退火算法被用于冷却[ 22 ]的最优控制。
目标是设计最佳的经济利用自然通风，风扇驱动的通风和机械空调对于室内温度的要求。
不可控制的可能的控制序列的数目减少代价的实际问题，基于物理洞察力。
MPC的使用在楼宇控制应用的不断普及最近几年是无可争议的，但是，大多数的结果都是基于在模拟或短时间的实验。
在本文中，我们提供的MPC实现进行了详细的描述一个真实的构建和我们分析从操作两个月的成果。
该本文的结构如下。
该预测控制策略是呈现在第2节。
Section3is专门的建模与压力在统计建模。
详细的案例研究是在Section4讨论。
该科5concludes纸2 。
模型预测控制楼宇自动化系统（BAS ）的目的是控制的加热，冷却，通风，盲目定位，电力照明，构建这样的温度，CO2and亮度在水平房间或建筑区停留所需的舒适范围内。
一个一般会将控件层次结构分为两个层次：通常工作在房间级低液位控制器以及用于跟踪一个指定的设定值，和一个高级别控制器这是做了整幢建筑，并确定设定值对于低级别的控制器。
本文重点介绍的用法模型预测控制（MPC ），其被用作高层控制器。
2.1 。
MPC策略MPC是它起源于约束控制的方法七十年代末和八十年代初在流程行业（石油炼油厂，化工厂等）（参见，例如[ 23〜26] ）。
MPC是不是一个单一的的策略，但一类的控制方法，与该过程的模型明确地表示，为了通过最小化目标函数受到一些限制，以获得控制信号。
在楼宇控制人会着眼于优化能源使用或成本受安慰的制约。
在每个采样间隔，有限的视距最优控制问题是制定并解决了在有限的未来窗口。
该结果是输入的轨迹，并指出在未来满足同时优化了动态和建筑物的限制某些给定的标准。
在建设控制方面，这意味着在当前的时间点，加热/冷却等计划制定了接下来的几个小时到几天，根据预测即将到来的天气情况。
任何其他干扰（例如，内部收益）的预测，时间依赖性的控制的费用（例如，动态电价），或限制（例如，热舒适范围）可以很容易地包含在优化。
该控制方案的第一步骤中被施加到建筑中，设置所有的加热，冷却和通风的元素，则该过程移动一步前进和重复该过程在接下来的时刻。
这种滚动时域方法就是引入反馈到系统中，因为新的最优控制问题在接下来的时间间隔的开始解决将是的新状态，因此在该时间点和功能已作用于建筑物的任何干扰。
图。
1summarizes基本MPC控制方案。
随着时间变化的设计参数，能源价格，舒适的标准，如以及天气和占用的预测是输入到MPC控制器。
人们可以看到，在建模和设计努力包括指定建筑物的动态模型，以及作为控制问题和成本函数的约束条件封装所需的行为。
在每个采样间隔，这些部件组合，并转换成一个优化问题取决于所选择的MPC框架。
一个普通的框架是由以下有限的视距优化给定问题：问题1 。
分U0 ; ... ; uN的1XN ？1K表¼0lkðxk ; ukÞ成本函数ð1ÞS：T：X0 ¼倍电流状态ð2Þxkþ1 ¼fðxk ; ukÞ动态ð3ÞDXK ; ？ukÞ2Xk屋约束ð4Þwherexk2Rñ是国家，英国2R米为控制输入，KIS时间步，值Xk andUk表示约束集的状态和投入分别说明如下。
我们现在每个细节的四个组成部分在上述货币政策委员会制定并讨论如何它们影响系统和所产生的优化问题。
请注意，这不是MPC配方全面的概述，而是配方的集合，这是经常使用的或合理的楼宇控制领域。
对于在MPC的配方更全面的概述，请读者仅简称，例如为[ 27 ] 。
2.1.1 。
成本函数成本函数一般有两个目的：？Stability.It是共同的选择成本函数的结构，使得最优成本形成一个Lyapunov函数为闭环系统，因此将保证稳定性。
在实践中，这种要求一般放宽了稳定系统的慢动力学，如建筑物，其中叶设计师可以自由选择严格以表现为基准的成本。
？性能target.The成本通常是，但不总是，用指定偏好一行为对另一，例如，最小能量或最大的舒适度。
Fig. 1.Basic principle of model predictive control for buildings图。
模型预测控制建筑物的一，基本原则一般来说，主要的目标是尽量减少能源成本的同时，关于舒适性的限制，这可以通过下面的代价函数被形式化：lkðxk ; ？ukÞ¼DYK年，KÞŦQK？DYK岁; kÞþRkuk ; ð5ÞwhereQkandRkare适当大小随时间变化的矩阵和年，在蒂梅克kthe参考信号。
精度之间的权衡参考跟踪和能源消耗是由matricesQkandRk的比例来表示。
参考跟踪可表示为二次形式，因为它显著惩罚较大偏差从参考。
能源法案通常是一个仿射函数总量所消耗的能量。
因此，控制成本是加权线性。
函数式（5 ）不是唯一的成本函数适用于楼宇控制。
有可能是，例如，包括在可表达BYL的能源法案能源需求高峰处罚1范数在成本函数中的控制输入。
详细在布拉格建筑中使用的成本函数给出描述在4.3节，替代配方见文献[ 28 ] 。
2.1.2 。
当前状态该系统模型初始化为建筑物的测量/估计的当前状态和未来所有的（控制）开始预测从这个初始statex 。
这取决于建筑物的状态被描述，它可能无法直接测量的一切。
在这种情况下，卡尔曼滤波器可以用来估计建设和估计的当前状态作为初始状态。
2.1.3 。
动力学该控制器模型，即的数学描述建设力度MPC控制器的一个关键部分。
为本文介绍的工作，我们把自己限制线性动力学xkþ1 ¼AxkþBuk ：ð6Þ这是最常用的模型类型和唯一的一个，这将导致一个凸面和容易解决的优化问题。
2.1.4 。
约束以指定货币政策委员会制定和约束的能力有优化程序处理它们直接是关键实力MPC方法。
可以存在的约束状态或输出，以及在输入。
当在下面解释不同形式的约束，我们将做到这一点的输入唯一的限制条件，但一切都适用于状态和输出的限制alike.Linear constraintsare最常见的一种约束，它是用来放置上限/下限系统变量UMIN ; k6uk 6umax ，K ; ð7Þ或一般表述为Gkuk6gk：ð8Þ约束可以是恒定的，通过物理或逻辑的限制给出。
例如，阀不能打开更多的是100 ％或加热水的温度不能超过一些预定义的水平。
该约束可以是也随时间变化，例如考虑到不同的在日间和夜间安慰的限制。
大体情况下，约束可以是状态变量或输入的函数在4.3节中讨论。
也可以用这个类的约束逼近任意凸约束的任意程度精度。
线性约束也导致在最简单的优化的问题。
此外，人们可能想要限制的速率变化，这是由施加以下形式的约束进行粥？英国？1J 6Dumax3 。
造型建筑物的建模需要洞察到这两个控制工程，以及为暖通工程。
此外，它也是大多数时候，要求设计的MPC设置的一部分。
两种方法来建立模型在本节进行了概述。
他们两人都来自所谓的RC模型。
