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龙图腾网获悉浙江中智达科技有限公司申请的专利一种系统运行控制方法、装置、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114815613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210428477.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种系统运行控制方法、装置、设备及可读存储介质是由侯卫锋;张志铭;段怡庸;张利平设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种系统运行控制方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种系统运行控制方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：根据初始稳态工作点中的输入数据得到对应的输出数据；根据输入数据均值和方差、输出数据均值和方差对控制性能优化问题进行求解，得到新稳态工作点及控制性能参数；根据当前调节参数利用MPC方法对系统进行控制，得到实际稳态工作点；根据实际稳态工作点输入数据、输出数据及控制性能优化问题对当前调节参数进行更新，返回执行对控制性能优化问题进行求解的步骤，直至控制性能参数满足预设条件为止。本申请公开的上述技术方案，通过采用迭代学习控制方式不断从运行数据中获得控制性能提升方向，并按照该方向对系统进行控制，以提升控制性能，从而提升系统的经济性能。

本发明授权一种系统运行控制方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种系统运行控制方法，其特征在于，包括： 根据初始稳态工作点中的输入数据得到对应的输出数据； 根据输入数据的均值和方差、输出数据的均值和方差对控制性能优化问题进行求解，得到新稳态工作点及控制性能参数； 根据当前调节参数利用MPC方法对系统进行控制，得到与所述新稳态工作点对应的实际稳态工作点； 根据所述实际稳态工作点的输入数据、输出数据及所述控制性能优化问题对所述当前调节参数进行更新，返回执行所述根据输入数据的均值和方差、输出数据的均值和方差对控制性能优化问题进行求解的步骤，直至所述控制性能参数满足预设条件为止； 根据当前调节参数利用MPC方法对系统进行控制，得到与所述新稳态工作点对应的实际稳态工作点，包括：在运行步数内，根据分布式系统中每个子系统对应的当前调节参数，采用基于纳什最优的分布式MPC控制算法对分布式系统进行控制，以跟踪到与所述新稳态工作点对应的实际稳态工作点； 所述控制性能优化问题具体为经济优化问题： s.t 其中，J为经济性能参数，为第i个输出数据对应的经济系数，为第i个输出数据的均值，Ny为输出数据的个数，为第j个输入数据对应的经济系数，为第j个输入数据的均值，Nu为输入数据的个数， 为新稳态工作点对应的第i个输出数据，为新稳态工作点对应的第i个输出数据的值与其均值间的差值，为新稳态工作点对应的第j个输入数据，为新稳态工作点对应的第j个输入数据的值与其均值间的差值，表示以1-α的置信度满足正态分布的获得的概率，为第i个输出数据的方差，Gij表示输出数据yi到输入数据Δuj的稳态增益，为第i个输出数据中的最小值，为第i个输出数据中的最大值，为第j个输入数据中的最小值，为第j个输入数据中的最大值； 根据所述实际稳态工作点的输入数据、输出数据及所述控制性能优化问题对所述当前调节参数进行更新，包括：根据所述实际稳态工作点的输入数据的均值和方差、输出数据的均值和方差及所述经济优化问题，利用基于ILC的权重系数调整策略对所述分布式系统中每个子系统对应的当前调节参数进行更新； 根据所述实际稳态工作点的输入数据的均值和方差、输出数据的均值和方差及所述经济优化问题，利用基于ILC的权重系数调整策略对所述分布式系统中每个子系统对应的当前调节参数进行更新，包括： 将所述经济优化问题转换成标准形式的经济优化问题： s.t. A[Δus,Δys]T≤B 其中，c为转化为标准形式的经济优化问题后的矩阵系数， Δus为新稳态工作点对应的输入数据的值与其均值间的差值构成的向量，Δys为新稳态工作点对应的输出数据的值与其均值间的差值构成的向量，A、B为标准形式的经济优化问题中的约束条件中的约束系数矩阵； 从标准形式的经济优化问题中的约束条件中找出第m个子系统内所有输入对应的输入约束Bu与所有输出对应的输出约束By，并分别记录其中的最小值MINu和MINy： 其中，表示第m个子系统中输出约束对应的行，表示第m个子系统中输入约束对应的行，Bk、Ak表示第k行对应的约束系数，x*根据经济优化问题得到的最优解； 若MINu小于MINy，则在用于记录经济性能参数变化方向的序列中写入φt＝1，若MINu不小于MINy，则在所述序列中写入φt＝-1； 若所述序列一直保持相同的值，则按照λt+1＝λt*1+lφt更新第m个子系统对应的调节参数；其中，λt为第m个子系统在第t次迭代对应的当前调节参数，λt+1为第m个子系统在第t+1次迭代对应的更新后的当前调节参数，lφt为更新学习率，l1为第一学习率，l2为第二学习率； 若所述序列未一直保持相同的值，则利用二分法对第m个子系统对应的当前调节参数更新。

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