Verteilte Dissipativität und Graphentheorie für die verteilte ökonomische prädiktive Regelung

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Frank Allgöwer
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2013 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 244600449

In vielen technischen Anwendungen ist es heute notwendig, Entscheidungen über die Regelung und Koordination dynamischer Prozesse verteilt und nur auf Basis lokal vorhandener Informationen zu treffen. Im besten Fall können die lokalen Entscheidungen so getroffen werden, dass alle Teilsysteme miteinander harmonieren und zusammen optimal funktionieren. Beispiele für solche technischen Systeme sind intelligente Stromnetze, die verteilte Regelungen nutzen, um erneuerbare Energiequellen in ein Netzwerk von intelligenten Generatoren und Lasten zu integrieren; intelligente Fabriken, welche die Produktionskapazitäten durch eine Regelung und Koordination derTransport- und Fertigungseinrichtungen verbessern; oder autonome mobile Systeme, in denen Gruppen mobiler Roboter gemeinsam komplexe Aufgaben ausführen. Trotz der natürlichen Unterschiede der genannten Systeme ist eine technische Herausforderung allen gemein: Die lokalen Regelungsentscheidungen müssen so getroffen werden, dass das Netzwerk der dynamischen Systeme als Ganzes optimal arbeitet.In diesem Projekt wird ein konstruktiver Ansatz auf Basis der verteilten ökonomischen modell- prädiktiven Regelung verfolgt, der diese Herausforderungen angeht. Im Zentrum dieses Projekts stehen Regelungsprobleme, in denen mehrere verteilte Regeleinheiten, mit jeweils eigenen Kostenfunktionen, in einer dynamischen Umgebung gemeinsam Entscheidungen treffen müssen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung algorithmischer Methoden mit garantierten systemtheoretischen Eigenschaften, mit denen verteilt Entscheidungen so getroffen werden können, dass die zu regelnden Prozesse in effizienten, d.h. Pareto-optimalen, und, im Idealfall, auch fairen Zuständen betrieben werden. Der, aus technischer Sicht, zentrale Beitrag dieses Projekts ist die Verbindung von verteilten numerischen Optimierungsalgorithmen mit der ökonomischen modellprädiktiven Regelung. Als Ziel soll ein Verständnis dafür gewonnen werden, welche Anforderungen von verteilten Regelungssystemen an die unterliegenden numerischen Optimierungsalgorithmen gestellt werden. Das vorliegende Projekt wird durch ein Partner-Projekt ergänzt, das von Prof. Lars Grüne (Universität Bayreuth) beantragt wird. Zusammen werden in den zwei Projekten wichtige Fragestellungen bezüglich der verteilten, ökonomischen prädiktiven Regelung (angefangen von einer Performance-Analyse bis zu numerischen Realisierungen) auf einer breiten Basis untersucht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Matthias Müller