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Nonlinear Model Predictive Control for Electric Bus Operations Based on Generalized Disjunctive Programming Method
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AI
DOI：10.1109/TCST.2025.3560220.png)
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摘要
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本文研究了基于广义析取规划（GDP）方法，在动态环境下针对电动公交车运行（EBOs）的非线性模型预测控制（NMPC）。具体而言，我们构建了离散事件模型以捕捉公交交通、乘客负载和当前电量的动态变化。在安全约束下，我们通过引入代数方程、析取项和逻辑命题，构建了一个非凸的GDP模型，用于解决包含离散和连续组件的非线性最优控制问题。针对非线性和析取项的特点，我们设计了一种基于GDP的分支定界（GDPB）算法，并在模型预测控制框架下结合区域缩减。主要思路是在涉及析取项和空间析取的约束上进行分支，将复杂的原始问题（包含离散与连续变量以及非线性、非凸约束和成本函数）转化为域缩减后的二次规划（QP）子问题。该算法能够确保嵌入式应用中快速获得精确解。大量实验证实了所提出控制（PC）方法的有效性。此外，该求解算法表现出良好的计算效率，适合在线实现。
Keyword:
Branch and bound
bus control
electric bus operations (EBOs)
generalized disjunctive programming (GDP)
model predictive control (MPC)
期刊
IF:
3.9
论文数:
4.9K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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