ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ПОДЗАРЯДКИ ГРУППЫ БЛА
Аннотация
В настоящее время началось активное использование групп роботов для решения
целого ряда задач гражданского и военного назначений. В этой связи возникают пробл е-
мы, связанные с групповым управлением, организацией надежных каналов связи и обесп е-
чением эффективного функционирования группы при ограниченных энергетических р е-
сурсах. При решении задачи об оптимизации энергопотребления возникает проблема
повышения эффективности взаимодействия элементов группы со стационарными стан-
циями подзарядки. Эта проблема может быть решена только при рассмотрении объ е-
диненной системы, в которую входят роботы и станции подзарядки. Централизованное
управление такой системой оправдано в случае небольшого числа ее элементов. Однако с
ростом числа элементов группы повышается сложность управления, поэтому более
приоритетным решением становится сочетание централизованного и децентрализо-
ванного методов управления. В комплекс проблем децентрализованного управления такой
группой входит задача организации оптимального взаимодействия её элементов с целью
достижения цели своего функционирования. При организации энергетического обмена
между роботами и станциями подзарядки решение этой задачи играет ключевую рол ь в
оптимизации энергопотребления. В данной статье работе разрабатывается концепция
взаимодействия подвижных и стационарных объектов, подразумевающая возможность
выбора каждым агентом взаимодействия соответствующего компаньона. Такой выбор
производится с учетом текущего состояния системы и оценки истории результатов
взаимодействия. Разработанная концепция детализируется для системы, включающей
БЛА и станции их подзарядки. Предлагается алгоритм децентрализованного выбора пар
взаимодействующих элементов «БЛА– станция подзарядки» на основе двух показателей
– энергетической эффективности процесса заряда, и времени, затрачиваемго БЛА на
достижение целевой точки. Оба показателя учитываются при выборе весовых коэффи-
циентов, назначаемых каждой станции подзарядки в качестве степеней её эффективно-
сти. Также данные показатели входят в оптимизируемый критерий качества. Разраб о-
тана процедура оптимизации, результатом которой является номер станции подзаря д-
ки, наиболее подходящей данному мобильному объекту для взаимодействи я.
Литература
IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2016, Vol. 18, No. 2, pp. 1123-1152.
Doi: 10.1109/COMST.2015.2495297.
2. Hassija V., Chamola V., Krishna D.N.G. and Guizani M. A Distributed Framework for Energy
Trading Between UAVs and Charging Stations for Critical Applications, IEEE Transactions on Vehicular
Technology, 2020, Vol. 69, No. 5, pp. 5391-5402. Doi: 10.1109/TVT.2020.2977036.
3. Li L., Wu J., Xu Y., Che J. and Liang J. Energy-controlled optimization algorithm for rechargeable
unmanned aerial vehicle network, 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications
(ICIEA), Siem Reap, 2017, pp. 1337-1342. Doi: 10.1109/ICIEA.2017.8283046.
4. Hanyu A., Kawamoto Y. and Kato N. “On Improving Flight Energy Efficiency in Simultaneous
Transmission and Reception of Relay Using UAVs,” 2019 15th International Wireless Communications
& Mobile Computing Conference (IWCMC), Tangier, Morocco, 2019, pp. 967-972.
Doi: 10.1109/IWCMC.2019.8766559.
5. Al electrically charging system for drones, by M. Ippolito. (2016, Junuary, 07). Patent ID WO
2016/113766.
6. Systems and methods for UAV battary exchange, by M. Wang. (2015, September, 22). Patent
ID US 9139310B1.
7. Multi-use uav docking station systemis and methods, by N.K. Gentry, R. Hsieh, and L.K. Nguyen.
(2016, July, 12). Patent ID US9387928B1.
8. Shevchenko V.A., and Medvedev M.Yu. Decomposition of a complex dynamic system with a
network architecture, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2019,
Vol. 635, No 1, pp. 12-24, Doi. 10.1088/1757-899X/635/1/012024.
9. Elliott D., Keen, W. and Miao L. Recent advances in connected and automated vehicles, Journal
of Traffic and Transportation Engineering, April 2019, Vol. 6, Issue 2, pp. 109-131.
Doi. 10.1016/j.jtte.2018.09.005.
10. Di Silvestre M.L., Gallo P., Guerrero J.M., Musca R., Riva Sanseverino E., Sciumè G.,
Vásquez J.C., Zizzo G. Blockchain for power systems: Current trends and future applications, Renewable
and Sustainable Energy Reviews, March, 2020, Vol. 119. Doi. 10.1016/j.rser.2019.109585.
11. Imdadullah S.M., Amrr M.S., Asghar Jamil, Ashraf I. and Meraj M. A Comprehensive Review
of Power Flow Controllers in Interconnected Power System Networks, IEEE Access, 2020,
Vol. 8, pp. 18036-18063. Doi: 10.1109/ACCESS.2020.2968461.
12. Hangos K.M. and Pózna A.I., Structural Decomposition and its Use in Qualitative Modelbased
Diagnosis of Complex Systems: Plenary Talk, 2019 IEEE 17th International Symposium
on Intelligent Systems and Informatics (SISY), Subotica, Serbia, 2019, pp. 13-14. Doi:
10.1109/SISY47553.2019.9111630.
13. Ghadami R. and Shafai B. Decomposition-Based Distributed Control for Continuous-Time
Multi-Agent Systems, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 58, No. 1, pp. 258-264.
14. Borrelli F., Keviczky T. Distributed LQR Design for Identical Dynamically Decoupled Systems
// IEEE Transactions on Automatic Control, Sept. 2008, Vol. 53, Issue 8, pp. 1901-1912.
15. Yang J.P., Cheng G.H. and Xu Z. Dynamic Reduction of Large Power System in PSS/E, 2005
IEEE/PES Transmission & Distribution Conference & Exposition: Asia and Pacific, Dalian,
2005, pp. 1-4. Doi: 10.1109/TDC.2005.1546815.
16. Zhang M., Li Q., Liu C. and Zhang J. An Aggregation Modeling Method of Large-scale
Wind Farms in Power System Transient Stability Analysis, 2018 International Conference
on Power System Technology (POWERCON), Guangzhou, 2018, pp. 1351-1356. Doi:
10.1109/POWERCON.2018.8601652.
17. Blekhman I.I., Indeitsev D.A., and Fradkov A.L. Slow motions in systems with inertial excitation
of vibrations, Journal of Machinery Manufacture and Reliability, February 2008, Vol. 37,
Issue 1, pp. 21-27. Doi. 10.1007/s12001-008-1006-z.
18. Kamachkin A.M., Sogonov S.A., Shamberov V.N. The Decomposition Method in Issues of
Researching Electric-Power Systems with Dry Friction, Russian Electrical Engineering, 2017,
Vol. 88 (12), pp. 827-831. Doi: 10.3103/S1068371217120082.
19. Abgaryan K.A. Asymptotic decoupling of the equations for a linear automatic control system,
Dokl. Akad. Nauk SSSR, 1966, Vol. 166, No 2, pp. 301-304.
20. Clancy L.J. Aerodynamics, 1st Edition, Sterling Book House, 2006, 610 p.
21. Kostyukov V.A., Medvedev M.Yu., Pavlenko D.D., Mayevsky A.M., Poluyanovich N.K. Investigation
of a Rotor Speed Controlling of a Promising Wind-Driven Power Plant Using Several
Variable Elements of its Geometry, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2020,
Vol. 21, No 10, pp 599-608. Available at: https://doi.org/10.17587/mau.21.599-608.
22. Kostjukov V.A., Medvedev M.Y., Poluyanovich N.K., Dubyago M.N., Bulanovich D.I., Pavlenko
D.D. Control law synthesis of the wind-driven power-plant with variable geometry, EAI Endorsed
Transactions on Energy Web, 2019, Vol. 19, No 23. Doi: 10.4108/eai.13-7-2018.157036.
