python - GEKKO 中的 MPC 模式

标签 python gekko

我只需要澄清一下 GEKKO 中 MPC 模式下预测和控制范围的定义。在网上找到的例子中(例如这里 https://apmonitor.com/do/index.php/Main/TCLabF),一个地平线是用 m.time() 定义的,m 是我们的 GEKKO 模型。在 MPC 模式下 (IMODE =6),这是控制水平的预测水平吗?

最佳答案

在APMonitor中,有Control Horizon的概念。和 Prediction Horizon .这在高级控制软件中很常见,您希望在控制范围内计算移动计划,然后保留控制范围中的最后一个值,并使用预测范围预测到稳定状态。 Gekko 更灵活地允许控制/预测范围内的任何时间点序列。所有的范围都是一个控制范围,因此 MV 值在整个时间范围内是可调整的。如果您需要降低自由度以获得更快的解决方案,那么我推荐 MV_STEP_HOR (MV Step Horizon) parameter可以用 m.options.MV_STEP_HOR = 2 调整.这里是 common tuning parameters在 Gekko 中用于 MPC 应用程序。
MPC tuning

关于python - GEKKO 中的 MPC 模式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63887384/

相关文章:

matlab - 使用 fmincon ODE Matlab 进行优化

Python GEKKO ODE 意外结果

python - 在Python for循环中改变 float 的值

python - 无法使用 Git 部署生成的 Flask 文件

python - 使用 Django 在两个日期之间进行选择

python - 从本地 python 脚本运行 AWS cli 命令?

python - GEKKO'对象没有属性 'Maximize'

python - 如何从 extract_first() 输出中删除 xpath?

python - GEKKO 是否有从 JSON 导入 Global、MV 和 CV 选项的方法?

python - 调用 Gekko solve 给出 TypeError : object of type 'int' has no len()