CN114508784A - 一种多源互补供热系统及其优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种多源互补供热系统及其优化控制方法，该供热系统包括风力发电机、光伏发电板、蓄电池、太阳能集热器、地源热泵、电锅炉、储热水箱、换热器以及控制系统。控制系统包括界面操作屏、核心控制器、底层控制器以及传感器，控制系统用核心控制器中的优化控制算法对传感器检测的数据进行优化计算，算出的数据作为底层控制器的设定值，从而底层控制器根据设定值自动控制太阳能集热器、电锅炉、地源热泵的功率输出和储热水箱出口阀门的开度，从而实现房间舒适度和节能双重指标的优化控制。本发明以热舒适性和节能为目标，通过互补供热来保障供热稳定性和可靠性，通过优化方法来提高室温的控制质量，实现多能源系统的经济运行。

Description

一种多源互补供热系统及其优化控制方法

技术领域

本发明属于多能源与控制领域，主要涉及一种多源互补供热系统及其优化控制方法。

背景技术

在我国能源消费结构中，建筑运行成本占比较高，而暖通空调的能耗占建筑能耗约2/3；随着人们生活水平的不断提高，对室内热舒适性和热稳定性的要求也越来越高。因此改善供热能源结构，降低供热能耗就显得愈发重要。

最为常见的新型供暖技术就是太阳能供暖、地源热泵供暖技术、空气源热泵供暖技术，但是各自都有其不足。为了弥补这些缺陷许多研究人员将多种能源相结合，并且希望通过对多能源系统的运行模式、循环性能以及经济性研究来达到节约能源、保护环境的要求，而且解决供暖效率问题。

虽然这些研究在一定的程度上起到了节约能源，保护环境，对供暖系统的优化也可以提升运行效率，达到节电要求，但是，对热、电等各种能源相互补充、相互耦合的多能源系统，由于缺乏统一的建模方法、统一的软件技术、高效的能流转换与存储设备等原因，仍有很多亟待解决的问题：

(1)改进运行模式虽然能节约能源，但是室内的热舒适度完全忽略考虑。

(2)传统的优化方法虽然可以在一定程度上提升供暖效率，达到舒适度，但还是不能满足高精度、高舒适性的要求，控制具有局限性。

在供热需求呈现多样化的趋势下，室温控制是实现供热节能的方式之一，合理的室温调控方式不仅应满足用户的热舒适性，还应尽可能的降低供热能耗及运行成本。多能源优化问题，涉及的物理约束多、变量多、变量耦合强，涉及的优化指标多、指标关联强，涉及能源物理设施广泛、分布性强，涉及的数学描述复杂、具有多尺度等特征。MPC技术已经在多变量、有约束、多目标的控制问题中得到了广泛应用，而且具有递阶、分布式和并行实现等各种有效形式和支撑理论。因此本发明选择一种Two-Layered DMC，作为研究多源互补供热系统优化问题的一个基础技术。

经过检索，申请公开号CN112503616A，一种多能源互补蓄热系统及其控制方法，该蓄热系统包括控制系统、太阳能集热器、电锅炉、空气源热泵、蓄热水箱和末端散热器，太阳能集热器、电锅炉、空气源热泵与蓄热水箱相连接，蓄热水箱与末端散热器相连接，控制系统与太阳能集热器、电锅炉、空气源热泵相连接，控制系统通过时间段设置、监控水箱温度对太阳能集热器、电锅炉和空气源热泵的启停进行控制，实现最优负荷配置和运行模式的控制功能。本发明设计合理，按照经济性、环保性最大化原则，充分利用现场屋顶和闲置空间面积，全部安装太阳能集热器，利用蓄热水箱最大限度存储太阳能蓄热量，同时保证供暖可靠性，满足非低谷电时间段用热量。

上述发明中的太阳能集热器以及空气源热泵都容易受到环境的影响，因此上述发明用了电锅炉来进行互补供热，虽在一定程度上增强了供热系统的可靠性，但是需要消耗大量电能资源；上述发明的控制系统仅仅是通过时间段设置、监控水箱温度对太阳能集热器、电锅炉和空气源热泵的启停进行控制，从而实现最优负荷配置和运行模式的控制功能，控制功能简单，且无法处理系统的大量干扰和约束条件，无法进行自动寻优控制，控制性能具有局限性。

本发明利用风能和太阳能发电，弥补了电能资源的消耗；本发明使用的控制系统采用核心控制器和底层控制器相结合的控制方式，核心控制器利用优化控制算法可以降低系统中的的干扰影响，并且处理系统中的大量约束条件，来寻找出控制最优值，底层控制器根据最优值自动的控制太阳能集热器、电锅炉、地源热泵的输出功率和储热水箱出口阀门的开度，实现房间舒适度和节能双重指标的优化控制。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种多源互补供热系统及其优化方法。本发明的技术方案如下：

一种多源互补供热系统，其包括：风力发电机、光伏发电板、蓄电池、太阳能集热器、地源热泵、电锅炉、储热水箱、换热器以及控制系统，其中，

风力发电机、光伏发电板作为发电源以并联方式与蓄电池连接，将产生的电能存储于蓄电池中；蓄电池作为供电设备与地源热泵、电锅炉连接，为两者运行提供稳定电能；太阳能集热器、地源热泵、电锅炉作为三个互补热源，以并联方式与储热水箱连接，不断对储热水箱中的水进加热，使其保持在一定的温度范围内；储热水箱与换热器连接，通过换热器进行散热供暖；

所述控制系统主要由市电供电，包括界面操作屏、核心控制器、底层控制器以及传感器，控制系统与太阳能集热器、电锅炉、地源热泵相连接，通过传感器将室内温度、供回水温度、出水流量实时检测并传给核心控制器，核心控制器根据优化控制算法来计算出最优值，从而操纵底层控制器控制太阳能集热器、电锅炉、地源热泵的输出功率和储热水箱出口阀门的开度，实现房间舒适度和节能双重指标的优化控制。

进一步的，所述控制系统的核心控制器根据优化控制算法来计算出最优值，具体包括：目标函数的建立、软约束的放松处理、软硬约束结合确定可行域、在可行域中求解满足目标函数的最优值。

进一步的，所述操作界面实时显示室内温度和各设备运行功率并且可以人工设置室内温度期望值；所述核心控制器主要使用优化控制算法来对传感器测量的数据进行优化计算，求得底层控制器的最优值；所述底层控制器采用PLC 可编程逻辑控制器或者PID比例-积分-微分控制器，底层控制器根据求得的最优值来控制电锅炉、地源热泵的输出功率以及储热水箱出口阀门的开度。

一种基于所述多源互补供热系统的优化控制方法，其包括以下步骤：

步骤1.对太阳能集热器、电锅炉模型、地源热泵模型在内的产热设备进行建模分析，清楚变量内在关系；

步骤2.对整个系统进行统一建模，根据变量的类型即操作变量MV、被控变量CV、干扰变量DV建立一个状态空间模型；

步骤3.用优化控制算法-双层MPC算法对状态空间模型进行优化计算，算出底层控制器最优设定值；

步骤4.底层控制器根据上述所得的最优设定值对太阳能集热器、电锅炉和地源热泵的输出功率进行控制，并根据室内热舒适度需求来控制储热水箱的阀门开度，从而调控室温。

进一步的，所述步骤1采用如下公式建模分析：

太阳能集热器模型：

式中：η_s是t时刻集热器发电效率，B是热转移因子，τ是光透过率，κ是吸收率，ΔT是集热器进水温度和室外环境温度差℃，E_s(t)是t时刻的太阳辐射强度，P_s(t)是集热器输出功率，S是集热器受光面积，Q_s(t)是t时刻集热器产热量，Q_s(t+1)是下一时刻产热量，φ是集热器的热损失系数；Δp_s表示集热器输出功率的增加量。

电锅炉模型：

式中：Q_E(t)是t时刻电锅炉的蓄热量,Q_E(t+1)是下一时刻蓄热量，C_w是水的比热容，ρ_w是水的密度_，V_e是电锅炉内水的体积，ΔT_w是出水和进水的温度差，α_e是电热转换系数，P_e(t)是t时刻用电功率，ε是电锅炉的热损失系数，P_E(t)是 t时刻的电转热功率；

地源热泵模型：

式中：C_op,c是地源热泵变工况下的性能系数，C_op是额定工况下的性能系数，Μ_pl是负荷系数，P_g,in(t)是t时刻的耗电量，P_G(t)为地源热泵t时刻的输出功率，Q_s(t) 是t时刻热泵的蓄热量,Q_s(t+1)是下一时刻蓄热量,λ热泵的热损失系数。

进一步的，所述步骤2采用如下公式建模分析：

室内温度模型：

流量模型：

式中，Q为状态变量,储热水箱的蓄热量；p为操作变量MV，设备输出功率；

为可测干扰DV，室外温度；T为被控变量CV，室内温度、耗电量，A、 B、C、D可根据现场测量数据采用系统辨识方法获得，G为流量。

进一步的，在室内温度模型中引入人工干扰即状态干扰d(t)和输出干扰P(t)：

其中

G_d决定了干扰对状态的影响，G_p决定状态对输出的影响。

分别为系数矩阵，

表示增广的状态变量，

其中Q_eq表示蓄热量的平衡点。

进一步的，所述步骤3双层MPC优化控制算法包含三个模块，预测模块、稳态目标计算模块、动态控制模块，其中：

预测模块假设未来的MV保持不变，基于当前的CV测量值来预测CV的未来值：根据

求出开环稳态预测值

和

为控制作用摄动项，

为t时刻蓄热量的开环稳态预测值和平衡点值之差的估计值，P_eq为输出功率的稳态平衡点、T_eq为室内温度的稳态平衡点，K为控制器增益矩阵；根据

求出开环动态预测值T^ol(t+i|t)，

为t+i时刻蓄热量的开环稳态预测值和平衡点值之差的估计值、

为t+1时刻输出功率的估计值。

稳态目标计算模块根据开环预测模块提供的开环稳态预测值

和

利用式

求出MV和CV稳态目标值T_ss(t)和 P_ss(t)，其中K_c、G_c为稳态增益矩阵，ss代表稳态；

动态控制模块根据稳态目标计算模块算出的T_ss(t)和P_ss(t)，以及开环模块提供的动态预测值T^ol(t+i|t)计算出底层控制器的设定值或阀门开度。

进一步的，所述稳态目标计算模块考虑MV和CV的实际约束条件，具体为：

电锅炉功率约束：由0≤P_e(t)≤P_e，max(t)得出0≤P_E(t)≤α_eP_e，max(t)，P_e，max(t)为电锅炉额定功率，P_e(t)为电锅炉输出功率；

热泵功率约束：由0≤P_g,in(t)≤P_g,in，max(t)得出0≤P_G(t)≤P_g,in，max(t)C_op,c，P_g,in，max(t) 为额定功率，P_G(t)为热泵输出功率；

室内温度约束：18≤T(t)≤CQ(t)，C为热量与温度转换比，Q(t)为热量；

流量约束：

进一步的，所述稳态目标计算模块优化求解过程分为两个阶段：①可行性阶段：通过放松软约束，使得可行域不是空集；②经济优化阶段：在可行域内寻找使经济目标即设备运行功率最小，运行成本最小，达到最优的解；所述动态控制模块分为三个阶段：①处理未来的输出使其接近T_ss(t)；②抑制控制摄动量的剧烈变化；③通过放松输出软约束得到可行解。

本发明的优点及有益效果如下：

本发明系统中利用蓄电池为热泵和电锅炉供电，减少了风力和光伏发电直接供电所带来的功率波动，使系统运行更加稳定。

系统采用风力和太阳能清洁能源产电，蓄电池储电，电锅炉、地源热泵、集热器产热，多种能源互补，不仅可以节约能源、减少污染，而且多源互补提高了系统供热的稳定性和可靠性。

优点：本发明的主要创新在于将多源供热系统与双层MPC相结合，将整个系统变为了闭环回路，包含物理空间与信息空间，物理空间先为信息空间提供数据，然后信息空间对物理空间进行优化调控。多能源优化问题，涉及的物理约束多、变量多，涉及的优化指标多，涉及的数学描述复杂、具有多尺度等特征，一般的控制方法，无法处理多约束和多变量且往往简化甚至忽略了系统的干扰，寻求一种可处理多变量、多约束以及处理干扰的算法更能保证建模和控制的准确性，由于MPC技术已经在多变量、有约束、多目标的控制问题中得到了广泛应用，所以本文利用外加人工干扰的方式进行建模处理，利用双层MPC 进行优化计算，最终结合底层控制器PLC或pid对系统进行优化控制。

有益效果：双层MPC中的预测模块可以预测未来室温和设备输出功率的变化，稳态目标模块可以处理室温的最大值、最小值等系统中的多种约束，优化约束条件，找到最优期望值，动态控制模块可以对期望目标进行追踪控制，联合底层控制器自动控制系统温度和设备输出功率，系统中不需要加装硬件，仅在PLC上进行算法改进，就能实现优化控制，成本较低，且在建模方面采用引入人工干扰的状态空间模型，可以很好的实现控制准确性和控制性能稳定性。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例本发明提供的一种多源互补供热系统的一个实施例的整体结构框图。

图2是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的整体结构框图。

图3是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的约束区间图。

图4是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的控制流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

系统有很多的不可测干扰且系统运行具有非线性，所以建模存在误差，因此采用引入人工干扰的状态空间模型来进行建模研究，从而来实现控制准确性和控制性能稳定性。

在上述状态空间模型的基础上，运用双层MPC优化调控，使多源互补供热系统获得更优的控制效果，既能提高供热的控制质量，还能实现供热过程的节能优化运行。对于供热过程的大惯性大滞后特性，双层MPC方法可以很好的处理系统的大延迟、强耦合、时变和非线性等特征。

图1是本发明提供的一种多源互补供热系统的一个实施例的整体结构框图。风力发电机、光伏发电板，将产生的电能存储于蓄电池中，蓄电池为地源热泵、电锅炉供电，地源热泵、电锅炉与太阳能集热器作为三个互补热源不断对储热水箱中的水进加热，使其保持在一定的温度范围内，正常情况下太阳能集热器一直工作供热，当供热温度小于18℃时地源热泵开启供热，当温度低于65℃时，电锅炉开启供热，三个互补热源互补供热，保证室内温度在18-80℃区间内。 CQ(t)要大于80℃，C为热量与温度转换比,Q(t)为总热量。

图2是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的整体结构框图。下部分是物理空间，上部分是信息空间，物理空间为信息空间提供数据，信息空间对物理空间进行优化调控，物理空间通过温度传感器来为信息空间提供供水温度、回水温度、室内温度(被控变量)以及室外温度(干扰变量)，通过将这些数据分类，在信息空间中建立起一个状态空间模型，双层MPC算法对模型进行优化处理，最终确定合适的底层控制器值，通过底层控制器PLC来对物理空间进行自动调控，控制供热设备的输出功率，以及供回水的阀门开度。

图3是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的约束区间图。设备输出功率作为操作变量(MV)，室外温度为可测干扰变量(DV)，室内热扰量、太阳辐射为不可测干扰变量(DV)，室内温度为被控变量(CV)，如图3 所示多个约束条件划出多条直线，直线交汇的中间区域就是可行域，MV、CV 有很多的约束，其中的实际约束(硬约束)是不可以调整的，软约束是可以调整的，要想进行优化，就必须确保可行域不为空，通过对软约束进行放松处理，可以使可行域不为空。可放松的软约束为：

其中

t时刻稳态值等于上一时刻值加上变化量，P与

是设备输出功率软约束的上下限，T与

是室内温度软约束的上下限，G与

是流量软约束的上下限，软约束的设定根据设备实际约束设置，需要小于实际约束，同时考虑操作屏设置的室内温度期望值约束T_min≤T_ss(t)≤T_max，T_min与T_max为人工设置的期望下界和上界，此时对CV引入松弛变量(α、β)进行约束放松：

通过设置合适的松弛变量值，直到可行域不为空。

目标函数

在上述可行域中，根据线性规划求解出最优经济性能的稳态目标值T_ss(t+j)。T_ts为人在操作屏上对室内温度的设定值，h为控制量变化量的权重，Δp为设备输出功率的变化量，N_P和 N_u为预测时域和控制时域。

图4是本发明提供的一种多源互补供热系统优化控制方法的控制流程框图。传感器将各种数据传送到操作界面上，界面实时显示室内温度和各设备运行功率，根据各类数据将数据进行分类处理，确定数据的类型，接着建立状态空间模型，双层MPC基于模型依次进行开环预测、稳态目标、动态控制，最后经动态控制算出底层控制器的设定值，PLC底层控制器根据算出来的设定值来控制电锅炉、地源热泵的输出功率以及储热水箱出口阀门的开度，从而起到控制室内温度、合理调控用电的作用。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种多源互补供热系统，其特征在于，包括：风力发电机、光伏发电板、蓄电池、太阳能集热器、地源热泵、电锅炉、储热水箱、换热器以及控制系统，其中，

风力发电机、光伏发电板作为发电源以并联方式与蓄电池连接，将产生的电能存储于蓄电池中；蓄电池作为供电设备与地源热泵、电锅炉连接，为两者运行提供稳定电能；太阳能集热器、地源热泵、电锅炉作为三个互补热源，以并联方式与储热水箱连接，不断对储热水箱中的水进加热，使其保持在一定的温度范围内；储热水箱与换热器连接，通过换热器进行散热供暖；

所述控制系统主要由市电供电，包括界面操作屏、核心控制器、底层控制器以及传感器，控制系统与太阳能集热器、电锅炉、地源热泵相连接，通过传感器将室内温度、供回水温度、出水流量实时检测并传给核心控制器，核心控制器根据优化控制算法来计算出最优值，从而操纵底层控制器控制太阳能集热器、电锅炉、地源热泵的输出功率和储热水箱出口阀门的开度，实现房间舒适度和节能双重指标的优化控制。

2.根据权利要求1所述的一种多源互补供热系统，其特征在于，所述控制系统的核心控制器根据优化控制算法来计算出最优值，具体包括：目标函数的建立、软约束的放松处理、软硬约束结合确定可行域、在可行域中求解满足目标函数的最优值。

3.根据权利要求1所述的一种多源互补供热系统，其特征在于，所述操作界面实时显示室内温度和各设备运行功率并且可以人工设置室内温度期望值；所述核心控制器主要使用优化控制算法来对传感器测量的数据进行优化计算，求得底层控制器的最优值；所述底层控制器采用PLC可编程逻辑控制器或者PID比例-积分-微分控制器，底层控制器根据求得的最优值来控制电锅炉、地源热泵的输出功率以及储热水箱出口阀门的开度。

4.一种基于权利要求1所述多源互补供热系统的优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.对太阳能集热器、电锅炉模型、地源热泵模型在内的产热设备进行建模分析，清楚变量内在关系；

步骤2.对整个系统进行统一建模，根据变量的类型即操作变量MV、被控变量CV、干扰变量DV建立一个状态空间模型；

步骤3.用优化控制算法-双层MPC算法对状态空间模型进行优化计算，算出底层控制器最优设定值；

步骤4.底层控制器根据上述所得的最优设定值对太阳能集热器、电锅炉和地源热泵的输出功率进行控制，并根据室内热舒适度需求来控制储热水箱的阀门开度，从而调控室温。

5.根据权利要求4所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤1采用如下公式建模分析：

太阳能集热器模型：

式中：η_s是t时刻集热器发电效率，B是热转移因子，τ是光透过率，κ是吸收率，ΔT是集热器进水温度和室外环境温度差℃，E_s(t)是t时刻的太阳辐射强度，P_s(t)是集热器输出功率，S是集热器受光面积，Q_s(t)是t时刻集热器产热量，Q_s(t+1)是下一时刻产热量，φ是集热器的热损失系数；Δp_s表示集热器输出功率的增加量。

电锅炉模型：

式中：Q_E(t)是t时刻电锅炉的蓄热量,Q_E(t+1)是下一时刻蓄热量，C_w是水的比热容，ρ_w是水的密度，V_e是电锅炉内水的体积，ΔT_w是出水和进水的温度差，α_e是电热转换系数，P_e(t)是t时刻用电功率，ε是电锅炉的热损失系数，P_E(t)是t时刻的电转热功率；

地源热泵模型：

式中：C_op,c是地源热泵变工况下的性能系数，C_op是额定工况下的性能系数，Μ_pl是负荷系数，P_g,in(t)是t时刻的耗电量，P_G(t)为地源热泵t时刻的输出功率，Q_s(t)是t时刻热泵的蓄热量,Q_s(t+1)是下一时刻蓄热量,λ热泵的热损失系数。

6.根据权利要求4所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤2采用如下公式建模分析：

室内温度模型：

流量模型：

式中，Q为状态变量,储热水箱的蓄热量；p为操作变量MV，设备输出功率；

为可测干扰DV，室外温度；T为被控变量CV，室内温度、耗电量，A、B、C、D可根据现场测量数据采用系统辨识方法获得，G为流量。

7.根据权利要求6所述的优化控制方法，其特征在于，在室内温度模型中引入人工干扰即状态干扰d(t)和输出干扰P(t)：

其中

G_d决定了干扰对状态的影响，G_p决定状态对输出的影响。

分别为系数矩阵，

表示增广的状态变量，

其中Q_eq表示蓄热量的稳态平衡点。

8.根据权利要求4所述的优化控制方法，其特征在于，所述步骤3双层MPC优化控制算法包含三个模块，预测模块、稳态目标计算模块、动态控制模块，其中：

预测模块假设未来的MV保持不变，基于当前的CV测量值来预测CV的未来值：根据

求出开环稳态预测值

和

为控制作用摄动项，

为t时刻蓄热量的开环稳态预测值和平衡点值之差的估计值，P_eq为输出功率的稳态平衡点、T_eq为室内温度的稳态平衡点，K为控制器增益矩阵；根据

求出开环动态预测值T^ol(t+i|t)，

为t+i时刻蓄热量的开环稳态预测值和平衡点值之差的估计值、

为t+1时刻输出功率的估计值。

稳态目标计算模块根据开环预测模块提供的开环稳态预测值

和

利用式

求出MV和CV稳态目标值T_ss(t)和P_ss(t)，其中K_c、G_c为稳态增益矩阵，ss代表稳态。

动态控制模块根据稳态目标计算模块算出的T_ss(t)和P_ss(t)，以及开环模块提供的动态预测值T^ol(t+i|t)计算出底层控制器的设定值或阀门开度。

9.根据权利要求8所述的优化控制方法，其特征在于，所述稳态目标计算模块考虑MV和CV的实际约束条件，具体为：

电锅炉功率约束：由0≤P_e(t)≤P_e，max(t)得出0≤P_E(t)≤α_eP_e，max(t)，P_e，max(t)为电锅炉额定功率，P_e(t)为电锅炉输出功率；

热泵功率约束：由0≤P_g,in(t)≤P_g,in，max(t)得出0≤P_G(t)≤P_g,in，max(t)C_op,c，P_g,in，max(t)为额定功率，P_G(t)为热泵输出功率；

室内温度约束：18≤T(t)≤CQ(t)，C为热量与温度转换比，Q(t)为热量；

流量约束：

10.根据权利要求8所述的优化控制方法，其特征在于，所述稳态目标计算模块优化求解过程分为两个阶段：①可行性阶段：通过放松软约束，使得可行域不是空集；②经济优化阶段：在可行域内寻找使经济目标即设备运行功率最小，运行成本最小，达到最优的解；所述动态控制模块分为三个阶段：①处理未来的输出使其接近T_ss(t)；②抑制控制摄动量的剧烈变化；③通过放松输出软约束得到可行解。

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