Economic MPC of Wastewater Treatment Plants Based on Model Reduction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the problem of economic model predictive control of wastewater treatment plants based on model reduction. We apply two model approximation methods to a wastewater treatment plant (WWTP) described by a modified Benchmark Simulation Model No.1 to overcome the intensive computation associated with economic model predictive control (MPC). Two computationally efficient models are obtained based on trajectory piecewise linearization (TPWL) and reduced order TPWL. To obtain the reduced order TPWL model, a proper orthogonal decomposition (POD)-based method is utilized. Further, the reduced order model is linearized to obtain a TPWL-POD model. The objective is to design controllers which minimize the overall economic cost. Accordingly, we design economic MPC (EMPC) controllers based on each of the models. The economic control cost can be described as a weighted summation of effluent quality and overall operating cost. We compare the accuracy of the two proposed approximation models with different linearization point numbers. We evaluate the average evaluation time for the two proposed EMPC controllers and make comparisons with the EMPC based on the original nonlinear model. We also investigate how the number of linearization points involved in the TPWL model and TPWL-POD model affects the control performance in terms of average performance cost and the average evaluation time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle