用于模型交换的FMU中的更改方程组

Question

我们想发布一个开源，用于将强化学习集成到Smartgrid优化中。我们使用OpenModelica作为图形用户界面，使用PyFMI来导入到Python和Gym。

几乎所有的东西都在运行，但在模拟过程中连接或断开附加负载的可能性缺失。目前我们所能做的就是改变现有负载的参数，这提供了一些灵活性，但比起开关负载的可能性要小得多。

在OpenModelica中使用已实现的开关并不是一个真正的选择。他们只是在这一点上放置一个电阻，给它一个非常低或非常高的电阻。首先，它并不是真正的解耦，其次，高电阻使ODE系统变得僵硬，这使得解决它非常困难(和昂贵)。在测试中，我们的LSODA求解器(在严格的情况下，基本上是BDF)经常运行在数值错误中，而不管雅可比是如何计算的(解析地通过方向导数或有限差分)。

有没有人知道我们如何实现真正的“切换效应”？

诚挚的问候,

亨里克

Answer 1

在模拟过程中，理想的组件连接和断开需要结构可变性，而Modelica (目前)还不完全支持这一点。另请参阅此答案https://stackoverflow.com/a/30487641/8725275

该问题的一种解决方案是提前转换所有可能的模型结构，并在满足某些条件时切换仿真模型。由于涉及到一些开销，因此只有当模型不经常切换时，这种方法才有意义。

有一个python框架，它就是为支持这个过程而构建的：DySMo。该工具是由Alexandra Mehlhase编写的，他发表了许多关于结构可变性的有趣出版物，例如An example of beneficial use of variable-structure modeling to enhance an existing rocket model。

Moritz Stueber的论文Simulating a Variable-structure Model of an Electric Vehicle for Battery Life Estimation Using Modelica/Dymola and Python也值得一看。它包含了一个关于变结构系统和可用的解决方案的很好的介绍。