Uma plataforma computacional para implementação de controle preditivo distribuído com aplicações ao controle de tráfego veicular urbano em Macaé

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e SistemasTécnicas de Controle Preditivo tem sido cada vez mais utilizadas para o controle de sistemas dinâmicos pelo seu bom desempenho em aplicações. Entretanto, em sistemas geograficamente distribuídos, como redes de tráfego urbano e a rede elétrica, a centralização das informações para computação da ação de controle pode ser um obstáculo em função da necessidade de confiabilidade da comunicação e do elemento central ser um ponto único de falha. Controle Preditivo Distribuído baseado em Modelo (DMPC) distribui o cálculo da ação de controle sem a necessidade de centralização de informações, apenas compartilhando-as com seus vizinhos enquanto preserva características do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC), especialmente o tratamento explícito de restrições. Este trabalho apresenta uma plataforma desenvolvida capaz de modelar sistemas dinâmicos distribuídos, configurar e executar algoritmos distribuídos. Experimentos em simulação foram realizados em redes de tráfego urbano e os resultados foram avaliados sobre dois aspectos. Do ponto de vista do desempenho computacional atingiu-se resultados que indicam a aplicabilidade dos algoritmos; do ponto de vista do tráfego mostrou-se perspectivas de ganho de técnicas de controle preditivo (MPC e DMPC) sobre LQR no controle de percentuais de verde da estrat[egia de controle de tráfego urbano TUC.Predictive Control Techniques have been increasingly used to control dynamical systems due to good performance in applications. However, in geographically distributed systems, such as urban traffic networks and the power grid, centralization of information for computing the control action can be an obstacle because of necessity of communication reliability and the central node be a single point of failure. Distributed Model Based Predictive Control (DMPC) distributes the calculation of the control action without the need to centralize information. This is done by sharing them only with neighbors while preserving Model Predictive Control (MPC) characteristics, especially the explicit treatment of constraints. This work has developed a platform capable of modeling distributed dynamical systems, besides allowing the configuration and execution of distributed algorithms. Simulation experiments were conducted in urban traffic networks and the results were evaluated based on two aspects. From the point of view of computational efficiency, results indicate the applicability of the algorithms in real-life problems; from the point of view of traffic performance, there are gain prospects in predictive control techniques (MPC and DMPC) as compared to the LQR control strategy used in the green split calculations of the well-known TUC urban traffic control strategy

Otimização e controle distribuído de frações de verde em malhas viárias urbanas

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O congestionamento urbano tem crescido notoriamente e os impactos negativos causados s#ao os mais diversos, transitando do aumento de tempo de jornada a quest#oes de sa´ude e ambientais. Uma alternativa no combate a esse efeito se d´a atrav´es do aumento da efici#encia das malhas vi´arias urbanas. Diversas estrat´egias de controle em tempo-real existem com esse intuito, sendo a Traffic-responsive Urban Control , ou TUC, de especial interesse por apresentar bons resultados pr´aticos e estar consolidando-se em grandes centros. Essa, por´em, efetua o controle de fra¸c#oes de verde de forma heur´ýstica, atrav´es de um regulador quadr´atico-linear de dois est´agios. Prop#oe-se um novo m´odulo de controle para este fim utilizando a teoria de controle preditivo, o qual considera as restri¸c#oes intr´ýnsecas do modelo de redes vi´arias explicitamente, garantindo a otimalidade do sinal de controle calculado para o horizonte de tempo observado. Posteriormente modifica-se o m´odulo de controle para que opere de forma distribu´ýda, estabelecendo condi¸c#oes de converg#encia `a solu¸c#ao ´otima. Resultados num´ericos e de simula¸c#ao da aplica¸c#ao do m´etodo a duas malhas vi´arias modelos s#ao apresentados e demonstram um desempenho ora equivalente, ora superior ao regulador original da estrat´egia TUC. Urban congestion has grown notoriously and the negative impacts range from increased journey times to health and environmental issues. A way to cope with this effect is to increase urban network efficiency. For this purpose several real-time control strategies have been developed, one being the Traffic-responsive Urban Control, or simply TUC. This approach has consolidated itself among the representative real-time control strategies and is of particular interest for its good performance in practical emplementations. Nevertheless, TUC uses a heuristic two-stage linear-quadratic regulator to perform split control. A new split control module is proposed to replace the original sub-optimal one. Based on model predictive control, this new strategy can handle the intrinsic constraints of the urban network model explicitly, therefore ensuring optimality of the solution found for the given prediction horizon. A distributed version of the proposed control is developed, along with conditions for its convergence to the centralized optimal solution. Numerical results and simulations from the application of the methods to two urban networks show that the predictive control strategies usually produce a performance better than or at least comparable to the baseline TUC regulator