Solutions for model predictive control of large scale cascade systems with application to irrigation networks

Nowadays, the modelization and control of large-scale systems of increasing size and complexity is one of the most challenging objectives in the Automation field. The aim of this Thesis is to provide and develop efficient algorithms in the context of a large-scale cascade systems for the application of Model Predictive Control (MPC) techniques. In particular, such algorithms will be applied to an irrigation network. Two different approaches will be investigated and compared in this Thesis. First, a distributed cooperative MPC strategy will be studied where each con- troller exchanges information with the others, and where the computational effort required to local computing units is limited. Secondly, two different centralized MPC formulations will be analyzed stemming from the system block triangular structure. Two solvers will be developed and implemented through the application of numerical methods. This will allow for an efficient solution to the optimization problem arising from the application of the MPC control strategy. Eventually, simulation tests have been carried out to test and compare the two approaches.

Oggigiorno, la modellizzazione ed il controllo dei sistemi a larga scala, con crescente complessità e dimensioni è una tematica di particolare interesse nel campo dell’Automazione. In questa Tesi ci siamo preposti di sviluppare algoritmi efficienti nel contesto del Model Predictive Control (MPC) applicato a sistemi su larga scala con struttura a cascata. La scelta di studiare algoritmi di controllo per sistemi a larga scala con struttura a cascata è motivata, ad esempio, dal problema di controllare in modo efficace ed affidabile i canali d’irrigazione. Il caso da studiare scelto in questa Tesi è pertanto relativo a questo problema di controllo. Più nello specifico, l’esempio che sarà usato è un esempio realistico, relativo al distretto idrico di Goulburn Murray situato nello stato meridionale del Victoria, in Australia. In questa Tesi verranno studiati due approcci per la soluzione del problema di controllo di sistemi a larga scala basato su MPC (vedi Figura 2). In primo luogo verrà considerato un approccio cooperativo distribuito MPC, dove tutti i controllori sono abilitati allo scambio di informazioni e alla soluzione di problemi locali di controllo. Tale tecnica viene studiata in quanto risulta essere particolarmente favorevole nella gestione dello sforzo computazionale. Inoltre, verrà affrontato il problema della riduzione del carico computazionale legato alla soluzione del problema MPC centralizzato. In particolare verranno formalizzate due diverse modellizzazioni del sistema che mostreranno una strut- tura triangolare a blocchi. Alla luce di ciò, verranno sviluppati e implementati due risolutori, che fanno uso di metodi numerici, in grado di risolvere in maniera efficiente il problema di ottimizzazione derivante dal problema di controllo MPC.