我在 MPC 模式下使用 GEKKO (Solver APOPT)。我定義我的操縱變量如下：u = m.MV(lb=0, ub=1, integer=True)u.STATUS = 1 我故意不使用：u = m.MV(value=1 ,lb=0, ub=1, integer=True)u.STATUS = 1 或者：u = m.MV(value=0 ,lb=0, ub=1, integer=True)u.STATUS = 1 因為我不知道下一個決定是什么，我希望優化器來定義它。顯然，當您未定義 的值時u，GEKKO 會為其指定默認值 0。問題是這個值u用于我的模型預測以及其他計算中，這是不希望的（見圖）。正如您所看到的， 的新值u是 1 ，在我的例子中意味著冰箱處于打開狀態。但是，溫度預測從默認值u0 開始。因此，冰箱中的溫度在下一個時間步長中上升，并且僅在下一個時間步長中開始下降。我可以將 value 定義為之前的結果，u但這也不是 100% 正確。我怎樣才能避免這種情況？還有其他選擇可以讓我的預測正確開始嗎？我很感激你的幫助:)
1 回答
四季花海
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有一個選項可以計算任何參數或變量（包括 MV）的初始條件：
m.free_initial(u)
這是一個簡單的應用程序，顯示了此函數對解決方案的影響。
和free_initial(mv)
import numpy as np
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
m.time = np.linspace(0,10,11)
mv = m.MV(value=0,lb=0,ub=1,integer=True);? ? mv.STATUS=1
cv = m.CV(value=1); cv.SPHI=0.6; cv.SPLO=0.4; cv.STATUS=1
m.Equation(3*cv.dt()+(cv-1)==-0.8*mv)
m.free_initial(mv)
m.options.IMODE=6; m.options.CV_TYPE=1
m.options.NODES=3; m.options.MV_TYPE=0
m.options.SOLVER =1
m.solve(disp=False)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.step(m.time,mv,'r.',markersize=5,where='post',label='MV')
plt.plot(m.time,cv,'b:',label='CV')
plt.plot([0,10],[0.6,0.6],'k:',label='SP Range')
plt.plot([0,10],[0.4,0.4],'k:')
plt.legend(); plt.xlabel('Time')
plt.show()
沒有free_initial(mv)
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