基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究附Matlab代码

原创于 2025-12-10 21:16:06 发布 · 588 阅读

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#分布式 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在新型电力系统构建中，储能系统规模化、分布式部署成为趋势，其不仅需实现荷电状态（SOC）的精准估计，更要通过高效控制策略保障多单元协同运行的安全性、稳定性与经济性。当前，集中式控制虽易于实现全局优化，但在大规模储能集群（如分布式光伏配储、微网储能系统）中，存在通信负担重、容错性差、对中心节点依赖度高等问题；同时，储能系统运行面临严格的安全约束（如 SOC 上下限、充放电电流限制、温度阈值），传统控制方法难以在动态工况下同时满足稳定性与约束满足性的双重需求。

控制李雅普诺夫 - 屏障函数（Control Lyapunov-Barrier Function, CLBF）将控制李雅普诺夫函数（CLF，保障系统稳定性）与控制屏障函数（CBF，保障约束满足性）融合，可在单控制器设计中实现 “稳定性 - 约束性” 的协同优化；而分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control, DMPC）通过将大规模系统分解为多个子系统，各子系统基于局部信息与邻居通信实现自主优化，同时通过协调机制保障全局性能，有效解决集中式控制的瓶颈问题。

将 CLBF 与 DMPC 结合应用于储能系统，既能利用 DMPC 的分布式架构适应规模化储能集群的控制需求，又能通过 CLBF 为每个子系统（储能单元 / 子集群）提供严格的稳定性与约束满足性保证，避免过充过放、电流超限等安全风险。因此，开展相关研究对提升大规模储能系统的控制性能、安全水平与运行效率具有重要的理论意义与工程价值。

二、核心理论原理

四、关键挑战与未来优化方向

（一）当前关键挑战

模型不确定性适配：电池老化（SOH 衰减）、温度剧烈变化（-20℃~60℃）会导致子系统模型参数漂移，CLBF 的约束条件与 DMPC 的预测模型可能出现失配，降低控制精度；

通信延迟与丢包影响：分布式系统中通信延迟（如大于 100 ms）或数据丢包（如丢包率大于 5%）会导致子系统间信息不同步，协调过程收敛缓慢，甚至引发控制震荡；

计算复杂度与实时性平衡：CLBF 的 QP 优化与 DMPC 的多步预测需较大计算量，对于超大规模子系统（如 N>100），现有嵌入式控制器（如 ARM Cortex-A9）难以满足实时性要求。

（二）未来优化方向

自适应 CLBF-DMPC 设计：

引入在线参数辨识（如遗忘因子递推最小二乘法），实时更新子系统模型参数，自适应调整 CLF 与 CBF 的权重系数，提升模型不确定性下的鲁棒性；

设计鲁棒 CLBF，通过区间分析将模型参数不确定性转化为约束区间，确保即使参数漂移，约束条件仍能满足。

通信优化与容错机制：

采用边缘计算架构，在子系统本地部署轻量化协调算法，减少对中心协调器的依赖，降低通信延迟；

设计通信丢包补偿策略（如基于卡尔曼滤波的状态预测），当数据丢包时，子系统基于历史信息与邻居预测轨迹补全缺失数据，保障协调连续性。

轻量化算法与硬件加速：

简化 CLBF 的优化问题（如采用线性化近似、减少预测时域），结合模型降阶技术（如平衡截断法）降低子系统模型复杂度；

依托 FPGA（如 Xilinx Zynq）或专用 AI 芯片（如 NVIDIA Jetson），对 QP 求解器与协调算法进行硬件加速，满足超大规模系统的实时性需求。

多目标优化扩展：

融入经济性目标（如峰谷电价套利、度电成本最小）与寿命管理目标（如电池循环次数优化），构建多目标 CLBF-DMPC，通过加权系数动态调整实现 “安全 - 经济 - 寿命” 的多目标平衡；

扩展至多能源系统（如储能 - 风电 - 光伏协同），将风电 / 光伏出力预测误差纳入 CLBF 的约束条件，提升多能源互补系统的控制性能。

五、研究总结与展望

本研究将 CLBF 的 “稳定性 - 约束性” 协同优势与 DMPC 的分布式架构结合，提出了适用于大规模储能系统的控制方案，通过实验验证表明：该方案能在静态、动态与故障工况下，同时满足 SOC 精准跟踪（MAE≤1.2%）、安全约束满足（无过充过放）与全局功率优化（总功率满足率≥95%），且具备良好的实时性与容错性。

未来，随着储能系统向 “高比例、高动态、高耦合” 方向发展，CLBF 与 DMPC 的融合研究将聚焦三个方向：一是极端工况下的鲁棒控制（如低温 - 40℃、高倍率 10C 充放电），通过 CLBF 的约束强化与 DMPC 的快速协调，保障系统安全；二是数字孪生驱动的智能控制，将数字孪生模型的预测结果融入 DMPC 的预测阶段，结合 CLBF 的实时约束调整，实现 “预测 - 优化 - 控制” 的闭环智能决策；三是多域系统协同控制（如储能 - 电网 - 交通互联），通过 CLBF-DMPC 的扩展，实现跨领域系统的约束满足与全局优化，为新型电力系统的稳定运行提供技术支撑。