Resumo: O propósito desta dissertação é desenvolver um controlador preditivo econômico baseado em modelo (EMPC) com baixo tempo de execução sem perda significativa de desempenho econômico. O baixo esforço computacional é obtido pela sua formulação quadrática com os termos reguladores do controlador acrescidos por uma aproximação linear da função econômica, cujos coeficientes angulares são recalculados a cada execução. A inserção das propriedades econômicas em um MPC pelo gradiente da função econômica é uma estratégia conhecida dentro da linha de pesquisa sobre EMPC¿s que permite negligenciar as restrições não lineares causadas por essa função. O uso de uma aproximação da função econômica, entretanto, permite ao controlador convergir a soluções subótimas como resultado de diferentes soluções mínimas entre a função econômica original e a simplificada. A diferenciação entre as soluções ótimas e subótimas é feita tanto pela resolução numérica do problema econômico quanto pela comparação com os resultados de uma estratégia de controle que contenha esse problema. O fato de o controlador proposto não convergir sempre à solução ótima não inviabiliza a sua aplicação, pois ele resulta de uma aproximação que traz ganho de esforço computacional. Isso é verificado nos gráficos das simulações presentes nesse documento, onde o controlador proposto convergiu à solução ótima na maioria dos subcenários e apresentou tempo de execução, geralmente, menor que o dos demais controladores implementados. O controlador proposto tem garantia de viabilidade recursiva dentre os requisitos estipulados pelo critério de estabilidade de Lyapunov. Todas as suas simulações, entretanto, apresentaram estabilidade assíntotica e convergência, o que indica uma possível existência de tais propriedades. Além do controlador proposto, três outros controladores foram implementados para a análise do desempenho econômico e do esforço computacional. Eles permitiram comparar o desempenho econômico e o esforço computacional do controlador proposto com um EMPC não linear e uma estratégia de controle robusta. Três casos de estudo presentes em artigos da literatura sobre EMPC foram simulados diversas vezes sob diferentes fontes de incerteza para a realização de tais análises Ver menos

Abstract: The aim of this dissertation is to develop an economic model predictive control (EMPC) with low computational time while keeping a decent economic performance. The first is obtained by a quadratic formulation composed by regulatory terms and a linear approximation from the economic function. The partial derivatives of the economic function are calculated with the measured variables at each discrete time in order to obtain such approximation. The use of a gradient-based strategy to insert economic properties inside a MPC problem is a well-known line of research that enables the disregard of the nonlinear economic constraints. This approach, however, can only guarantee convergence to suboptimal solutions because the economic optimal solution between the original and the approximated formulations may differ. The suboptimal solutions are identified either by numerical solution of a nonlinear economic problem or analysis of the steady-state achieved by a control strategy solving it. The lack of guarantee of convergence to the optimal solution does not make the proposed controller inapplicable, as it is a consequence of reducing the computational burden. Besides, it is confirmed by the simulations in this document as the proposed controller converged to the optimal solution for most subscenarios while showing the smallest computation time amongst their majority. The proposed controller has guarantee of recursive feasibility amongst the conditions related to the Lyapunov criterion for stability. However, all simulations with this controller presented asymptotic stability and convergence which indicates that these properties may be guaranteed by their formulations. They were just not achieved by the methodology applied. Besides the main controller, three others were implemented to evaluate its economic performance and computational effort in comparison with a nonlinear EMPC and RTO+MPC strategy. Three cases of study found in the literature of EMPC were simulated numerous times under different uncertainties during these analyses Ver menos