Limited-Communication Distributed Model Predictive Control for HVAC Systems

This dissertation proposes a Limited-Communication Distributed Model Predictive Control algorithm for networks with constrained discrete-time linear processes as local subsystems. The introduced algorithm has an iterative and cooperative framework with neighbor-to-neighbor communication structure. Convergence to a centralized solution is guaranteed by requiring coupled subsystems with local information to cooperate only. During an iteration, a local controller exchanges its predicted effects with local neighbors (which are treated as measured input disturbances in local dynamics) and receives the neighbor sensitivities for these effects at next iteration. Then the controller minimizes a local cost function that counts for the future effects to neighbors weighted by the received sensitivity information. Distributed observers are employed to estimate local states through local input-output signals. Closed-loop stability is proved for sufficiently long horizons. To reduce the computational loads associated with large horizons, local decisions are parametrized by Laguerre functions. A local agent can also reduce the communication burden by parametrizing the communicated data with Laguerre sequences. So far, convergence and closed-loop stability of the algorithm are proven under the assumptions of accessing all subsystem dynamics and cost functions information by a centralized monitor and sufficient number of iterations per sampling. However, these are not mild assumptions for many applications. To design a local convergence condition or a global condition that requires less information, tools from dissipativity theory are used. Although they are conservative conditions, the algorithm convergence can now be ensured either by requiring a distributed subsystem to show dissipativity in the local information dynamic inputs-outputs with gain less than unity or solving a global dissipative inequality with subsystem dissipativity gains and network topology only. Free variables are added to the local problems with the object of having freedom to design such convergence conditions. However, these new variables will result into a suboptimal algorithm that affects the proposed closed-loop stability. To ensure local MPC stability, therefore, a distributed synthesis, which considers the system interactions, of stabilizing terminal costs is introduced. Finally, to illustrate the aspects of the algorithm, coupled tank process and building HVAC system are used as application examples

Distributed Model Predictive Control Using a Chain of Tubes

A new distributed MPC algorithm for the regulation of dynamically coupled subsystems is presented in this paper. The current control action is computed via two robust controllers working in a nested fashion. The inner controller builds a nominal reference trajectory from a decentralized perspective. The outer controller uses this information to take into account the effects of the coupling and generate a distributed control action. The tube-based approach to robustness is employed. A supplementary constraint is included in the outer optimization problem to provide recursive feasibility of the overall controllerComment: Accepted for presentation at the UKACC CONTROL 2016 conference (Belfast, UK

Plug-and-Play Decentralized Model Predictive Control

In this paper we consider a linear system structured into physically coupled subsystems and propose a decentralized control scheme capable to guarantee asymptotic stability and satisfaction of constraints on system inputs and states. The design procedure is totally decentralized, since the synthesis of a local controller uses only information on a subsystem and its neighbors, i.e. subsystems coupled to it. We first derive tests for checking if a subsystem can be plugged into (or unplugged from) an existing plant without spoiling overall stability and constraint satisfaction. When this is possible, we show how to automatize the design of local controllers so that it can be carried out in parallel by smart actuators equipped with computational resources and capable to exchange information with neighboring subsystems. In particular, local controllers exploit tube-based Model Predictive Control (MPC) in order to guarantee robustness with respect to physical coupling among subsystems. Finally, an application of the proposed control design procedure to frequency control in power networks is presented.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1210.692

A distributed accelerated gradient algorithm for distributed model predictive control of a hydro power valley

A distributed model predictive control (DMPC) approach based on distributed optimization is applied to the power reference tracking problem of a hydro power valley (HPV) system. The applied optimization algorithm is based on accelerated gradient methods and achieves a convergence rate of O(1/k^2), where k is the iteration number. Major challenges in the control of the HPV include a nonlinear and large-scale model, nonsmoothness in the power-production functions, and a globally coupled cost function that prevents distributed schemes to be applied directly. We propose a linearization and approximation approach that accommodates the proposed the DMPC framework and provides very similar performance compared to a centralized solution in simulations. The provided numerical studies also suggest that for the sparsely interconnected system at hand, the distributed algorithm we propose is faster than a centralized state-of-the-art solver such as CPLEX

Distributed Receding Horizon Control with Application to Multi-Vehicle Formation Stabilization

We consider the control of interacting subsystems whose dynamics and constraints are uncoupled, but whose state vectors are coupled non-separably in a single centralized cost function of a finite horizon optimal control problem. For a given centralized cost structure, we generate distributed optimal control problems for each subsystem and establish that the distributed receding horizon implementation is asymptotically stabilizing. The communication requirements between subsystems with coupling in the cost function are that each subsystem obtain the previous optimal control trajectory of those subsystems at each receding horizon update. The key requirements for stability are that each distributed optimal control not deviate too far from the previous optimal control, and that the receding horizon updates happen sufficiently fast. The theory is applied in simulation for stabilization of a formation of vehicles

Non-centralized optimization-based control schemes for large-scale energy systems

Non-centralized control schemes for large-scale systems, including energy networks, are more flexible, scalable, and reliable than the centralized counterpart. These benefrts are obtained by having a set of local control!ers, each of which is responsible for a partition of the system, instead of one central entity that controls the whole system. Furthermore,in sorne cases, employing a non­ centralized control structure might be necessary due to the intractability problem of the centralized method.Thus, this thesis is devoted to the study of non-centralized optimization-based control approaches for large-scale energy systems. Mainly,this thesis focuses on the communication and cooperation processes of local controllers, which are integral parts of such schemes. Throughout this thesis,the model predictíve control framework is applied to solve the economic dispatch problem of large-scale energy systems. In a non-centralized architecture, local controllers must cooperatively solve the economic dispatch problem, which is formulated as a convex optimization problem with edge-based coupling constraints, at each time step.Therefore, first, the augmented Lagrangian approach is deployed to decompose the problem and to design two distributed optimization methods, which are iterative and require the local controllers to exchange information with each other at each iteration. lt is then shown that the sequence produced by these methods converges to an optima!solution when sorne cond tions, which include how the controllers must communicate and cooperate, are satisfied. However, in practice, the communication process might not always be perfect,i.e.,the required communication assumption does not hold. In the case of communication link failures, the distributed methods might not be able to compute a solution.Therefore,an information exchange protocol that is based on consensus is designed to overcome this problem. Furthermore, the proposed distributed methods are also further·extended such that they work over random communication networks and asynchronous updates, i.e.,when not all controllers always perform the updates . Under this setup, the convergence and the convergence rate of the algorithms are shown. Additionally, the implementation of these distributed methods to an MPC-based economic dispatch is also presented. The discussion includes the techniques that can be used to reduce the number of iterat ions and the performance of the methods in a numerical study. Considering that the aforementioned methods are comrnunication-intensive, an alternative non-centralized scheme, which provides a trade-off between comrnunication intensity and suboptirnality,is proposed.The scheme consists of repartitioning the network online with the aim of obtaining self-sufficient subsystems, forming coalitions for subsystems that are not self-sufficient,and decomposing the economic dispatch problem of the system into coalition-based subproblems. In this scheme, each subsystem only communicates to the others that belong to the sarne coalition;thus, reducing communication. Especially when all subsystems are self-sufficient, exchanging information is not needed. Finally,a cooperation problem during the implementation of the decisions is discussed. Specifically, sorne subsystems do not cornply with the computed decisions to gain better performance at the cost of deteriorating the performance of the other subsystems.A resilient scheme that can cope with this problem is formulated.lt consists of a stochastic method to robustify the decisions against such adversaria! behavior and an identification and mitigation method that is based on hypothesis testing using Bayesian inference.The proposed scheme, in general,can mitigate the effect of non-Los esquemas de control no centralizados aplicados a sistemas a gran escala, entre los que se incluyen las redes energéticas, son más flexibles, escalables y fiables que sus equivalentes centralizados. Dichos beneficios pueden obtenerse empleando un conjunto de controladores locales, donde cada uno de ellos es responsable de una parte del sistema, en lugar de una entidad central que controle la totalidad del sistema.Asimismo,el uso de una estructura de control no centralizada podría ser, en algunos casos, necesario, dado el problema de intratabilidad del método centralizado. Por consiguiente, la presente tesis trata sobre el estudio de enfoques de control no centralizados basados en optimización para redes energéticas a gran escala. Principalmente, esta tesis se centra en los procesos de comunicación y cooperación llevados a cabo por los controladores locales , que constituyen partes esenciales de dichos esquemas . A lo largo de esta tesis, el control predictivo basado en modelos se usa para resolver el problema de expedir energia en redes energéticas a gran escala desde un punto de vista económico. En arquitecturas no centralizadas, los controladores locales deben resolver dicho problema de forma cooperativa, el cual se formula como un problema de optimización convexo con restricciones de acoplamiento en los enlaces entre nodos, que debe ser resuelto en cada instante de tiempo. Para ello, el método de Lagrangiano aumentado se utiliza inicialmente para descomponer el problema y diseñar dos métodos de optimización distribuidos , que son iterativos y requieren que los controladores locales intercambien información entre ellos en cada iteración . A continuación, se muestra que la secuencia generada por estos métodos converge a la solución óptima a condición de que se cumplan ciertas condiciones,incluyendo cómo los controladores deben comunicarse y cooperar. Sin embargo, en la práctica,la comunicación no siempre es perfecta, es decir,el supuesto de comunicación requerido no se cumple. En el caso de fallos en los enlaces de comunicación, los métodos distribuidos podrían no ser capaces de proporcionar una solución. Para paliar este problema, se diseña un protocolo de información basado en consenso.l'v1ás aún, los métodos de optimización distribuidos se extienden a fin de que sean capaces de trabajar en redes con comunicaciones aleatorias y actualizaciones asíncronas, es decir,redes en que no todos los controladores realicen las actualizaciones . En esta configuración se muestran la convergencia y el orden de convergencia de dichos algoritmos. Se muestra, además, la implementación de estos métodos en el control predictivo económico basado en modelos para redes energéticas. La discusión incluye las técnicas que pueden usarse para reducir el número de iteraciones, así como el desempeño de los métodos, a través de un estudio numérico. Teniendo en cuenta que los métodos anteriormente mencionados requieren una comunicación intensa,se propone otro esquema no centralizado que proporciona un compromiso entre intensidad de comunicación y suboptimalidad . Dicha estrategia consiste en volver a particionar en línea el sistema con el objetivo de obtener subsistemas autosuficientes,formando coaliciones de subsistemas que no lo sean por separado,y descomponiendo el problema económico de expedición de energía en subproblemas de tipo coalicional. En este esquema ,cada subsistema se comunica únicamente con aquellos otros subsistemas que pertenezcan a la misma coalición, reduciendo asi el tráfico de comunicación. En particular, cuando todos los subsistemas son autosuficientes, el intercambio de información ya no es necesario. Finalmente,se considera el problema de la cooperación durante la implementación de las decisiones Específicamente, algunos subsistemas no acatan las decisiones tomadas con el fin de lograr un desempeño propio superior a expensas de empeorar el desempeño de otros subsistemas. Es por esto que, con el fin de lidiar con este problema, se propone un esquema resiliente, el cual consiste en un método estocástico para hacer las decisiones más robustas frente a tal comportamiento adverso, y un método de identificación y mitigación basado en evaluación de hipótesis usando inferencia bayesiana. En general, el esquema propuesto logra mitigar el efecto de los subsistemas incumplidores sobre el resto, y en un caso concreto, también permite identificar los subsistemas adversos.Els esquemes de control no centralitzats aplicats a sistemes a gran escala, entre els quals s’inclouen les xarxes energètiques, són més flexibles, escalables i fiables que els seus equivalents centralitzats. Aquests beneficis es poden obtenir fent servir un conjunt de controladors locals, en què cadascun d’ells és responsable d’una part del sistema, en lloc d’una entitat central que controli la totalitat del sistema. Així mateix, l’ús d’una estructura de control no centralitzada podria ser, en alguns casos, necessari, donat el problema d’intractabilitat del mètode centralitzat. Per tant, la present tesi tracta sobre l’estudi d’enfocaments de control no centralitzats basats en optimització per a xarxes energètiques a gran escala. Principalment, aquesta tesi se centra en els processos de comunicació i cooperació duts a terme pels controladors locals, que constitueixen parts essencials d’aquests esquemes. Al llarg d’aquesta tesi, el control predictiu basat en models s’utilitza per a resoldre el problema d’expedició d’energia en xarxes energètiques a gran escala des d’un punt de vista econòmic. En arquitectures no centralitzades, els controladors locals han de resoldre aquest problema de forma cooperativa, formulat com un problema d’optimització convex amb restriccions d’acoblament en els enllaços entre nodes i que ha de ser resolt a cada instant de temps. A tal efecte, el mètode de Lagrangià augmentat s’utilitza inicialment per a descomposar el problema i dissenyar dos mètodes d’optimització distribuïts, que són iteratius i requereixen que els controladors locals intercanviïn informació entre ells a cada iteració. A continuació, es mostra que la seqüència generada per aquests mètodes convergeix a la solució òptima si es compleixen certes condicions, incloent la manera en què els controladors s’han de comunicar i cooperar. No obstant això, a la pràctica, la comunicació no és sempre perfecta, és a dir, el supòsit de comunicació perfecta no es compleix. En el cas de fallades en els enllaços de comunicació, els mètodes distribuïts podrien no ser capaços de proporcionar una solució. Per a resoldre aquest problema, es dissenya un protocol d’informació basat en consens. A més, els mètodes d’optimització distribuïts s’amplien per tal que siguin capaços de treballar en xarxes amb comunicacions aleatòries i actualitzacions asíncrones, és a dir, xarxes en què no tots els controladors realitzin les actualitzacions. En aquestes configuracions es mostren la convergència i l’ordre de convergència d’aquests algoritmes. A més, es mostra també la implementació d’aquests mètodes en el control predictiu econòmic basat en models per a xarxes energètiques. La discussió inclou les tècniques que es poden emprar per a reduir el nombre d’iteracions, així com el rendiment dels mètodes, fent servir un estudi numèric. Tenint en compte que els mètodes anteriorment esmentats requereixen una comunicació intensa, es proposa un altre esquema no centralitzat que proporciona un compromís entre intensitat de comunicació i suboptimalitat. Aquesta estratègia consisteix en tornar a particionar el sistema en línia amb l’objectiu d’obtenir subsistemes autosuficients, formant coalicions de subsistemes que no ho siguin per separat, i descomposant el problema econòmic d’expedició d’energia en subproblemes de tipus coalicional. En aquest esquema, cada subsistema es comunica únicament amb aquells altre subsistemes que pertanyin a la mateixa coalició, reduint així el trànsit de comunicació. En particular, quan tots els sistemes són autosuficients, l’intercanvi d’informació deixa de ser necessari. Finalment, es considera el problema de la cooperació durant la implementació de les decisions. Específicament, alguns subsistemes no acaten les decisions preses amb la finalitat de millorar el propi rendiment a costa de disminuir el d’altres subsistemes. És per això que, a fi de solucionar aquest problema, es proposa un esquema resilient, el qual consisteix en un mètode estocàstic per fer les decisions més robustes davant d’aquest comportament advers, i un mètode d’identificació i mitigació basat en evaluar hipòtesis utilitzant inferència bayesiana. En general, l’esquema proposat aconsegueix mitigar l’efecte que els subsistemes no obedients exerceixen sobre la resta, i en un cas concert, també permet identificar els subsistemes adversos.ABSTRAKSI (Indfonesian) Skema kendali yang tidak tersentralisasi untuk sistem berskala besar, seperti sistem aringan energi, lebih fleksibel, skalabel, dan reliabel dibandingkan dengan skema tersentralisasi. Keuntungan ini diperoleh dari terdapatnya satu set pengendali lokal, yang hanya bertanggung jawab terhadap satu partisi dari sistem tersebut, daripada jika hanya terdapat satu entitas yang mengendalikan seluruh sistem. Bahkan dalam beberapa sistem, penerapan struktur kendali yang tidak tersentralisasi menjadi keharusan karena adanya permasalahan intraktabilitas dari metode tersentralisasi. Oleh karena itu, disertasi ini bertujuan untuk melakukan studi pada metode kendali berdasarkan optimisasi dengan struktur yang tidak tersentralisasi untuk sistem energi berskala besar. Khususnya, disertasi ini memfokuskan pada proses komunikasi dan kooperasi pengendali‐pengendali lokal, yang merupakan bagian integral dalam skema yang dimaksud. Pada disertasi ini, sistem kontrol prediktif (model predictive control (MPC)) diterapkan untuk menyelesaikan optimisasi economic dispatch pada sistem energi berskala besar. Dalam arsitektur yang tidak tersentralisasi, pengendali‐pengendali lokal harus menyelesaikan permasalahan economic dispatch secara kooperatif. Permasalahan economic dispatch ini diformulasikan sebagai optimisasi yang konveks dan memiliki konstrain terkopling. Oleh karena itu, pendekatan Lagrange yang teraugmentasi diterapkan untuk mendekomposisi permasalahan optimisasi terkait. Pendekatan ini juga digunakan untuk merancang dua metode optimisasi terdistribusi, yang iteratif dan mengharuskan pengendali‐pengendali lokal bertukar informasi satu sama lain pada setiap iterasi. Sekuensi yang dihasilkan dari kedua metode tersebut akan terkonvergensi pada suatu solusi yang optimal apabila beberapa kondisi, yang meliputi bagaimana pengendali harus berkomunikasi dan berkooperasi, terpenuhi. Namun, pada praktiknya, proses komunikasi yang terjadi mungkin tidak selalu sempurna, dalam hal ini asumsi pada proses komunikasi yang dibutuhkan tidak terpenuhi. Pada kasus kegagalan jaringan komunikasi, metode terdistribusi yang dirancang mungkin tidak dapat menemukan solusinya. Oleh karena itu, suatu protokol untuk pertukaran informasi yang berdasarkan pada konsensus dirancang untuk mengatasi permasalahan ini. Selanjutnya, dua metode terdistribusi yang telah dirancang juga dikembangkan lebih jauh sehingga metode‐metode tersebut dapat bekerja pada jaringan komunikasi stokastik dengan proses yang asinkron, yaitu proses dimana tidak semua pengendali selalu melakukan pembaruan. Dalam hal ini, konvergensi dan laju konvergensi dari metode yang dirancang dipertunjukkan. Selain itu, implementasi dari metode terdistribusi pada sistem economic dispatch berbasis MPC juga dibahas. Diskusi pada bagian ini mencakup beberapa teknik yang dapat digunakan untuk mengurangi jumlah iterasi dan performa dari metode‐metode yang dirancang pada suatu studi numerik. Dengan pertimbangan bahwa metode‐metode yang disebut sebelumnya membutuhkan komunikasi yang intensif, maka sebuah skema alternatif, yang memberikan trade‐off antara intensitas komunikasi dan suboptimalitas, juga dirancang. Skema ini terdiri dari repartisi sistem online yang bertujuan untuk mendapatkan subsistemsubsistem yang swasembada, pembentukan koalisi untuk subsistem‐subsistem yang tidak swasembada, dan dekomposisi permasalahan economic dispatch menjadi subproblem berbasis koalisi. Dalam skema ini, tiap subsistem hanya perlu berkomunikasi dengan subsistem‐subsistem lain yang berada pada koalisi yang sama; sehingga mengurangi aliran komunikasi. Jika semua subsistem yang terbentuk swasembada, maka pertukaran informasi tidak dibutuhkan sama sekali. Pada akhirnya, disertasi ini juga membahas mengenai suatu permasalahan koperasi dalam masa implementasi keputusan (solusi). Pada permasalahan kooperasi ini, terdapat beberapa subsistem yang tidak menuruti keputusan (solusi), misalnya dengan tujuan untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik dan di saat yang bersamaan memperburuk kinerja subsistem lainnya. Maka, sebuah skema resilien yang dapat mengatasi permasalahan ini dirumuskan. Skema tersebut terdiri dari sebuah metode stokastik untuk merobustifikasi keputusan terhadap perilaku adversari dan sebuah metode identifikasi dan mitigasi yang berdasarkan pada pengujian hipotesis dengan menggunakan inferensi Bayes. Skema yang diusulkan, secara umum, dapat memitigasi pengaruh subsistem yang tidak patuh pada subsistem reguler, dan pada kasus tertentu, juga dapat mengidentifikasi subsistem yang menjadi adversari