基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究附Matlab代码

原创于 2025-12-11 12:57:04 发布 · 449 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源危机与环境问题日益严峻的背景下，可再生能源（如太阳能、风能）的开发与利用成为能源领域的重要发展方向。微电网作为整合分布式可再生能源、储能系统及负荷的新型能源系统，能够实现能源的就地生产与消纳，提高能源利用效率，减少对大电网的依赖，在缓解能源供需矛盾、降低碳排放等方面具有重要作用。

然而，微电网在运行过程中面临诸多挑战。一方面，太阳能、风能等可再生能源的出力具有强随机性和间歇性，会导致微电网内部功率波动，影响系统的供电稳定性；另一方面，微电网中的负荷（如居民用电、工业用电）也存在不确定性，进一步增加了调度控制的难度。传统的微电网调度方法，如基于规则的调度、遗传算法优化调度等，往往难以实时应对系统中的动态变化和不确定性。基于规则的调度方法灵活性差，无法根据系统实时状态进行动态调整；遗传算法等智能优化算法虽然具有较好的全局优化能力，但计算复杂度较高，实时性较差，难以满足微电网实时调度的需求。

模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，具有滚动优化、反馈校正和处理约束的特点。其核心思想是在每个控制时刻，根据系统当前状态和预测模型，预测未来一段时间内系统的输出，然后通过优化目标函数，在考虑系统约束的情况下，得到当前时刻的最优控制策略。将 MPC 应用于微电网调度优化，能够有效处理可再生能源出力和负荷的不确定性，实时调整分布式电源、储能系统的运行状态，实现微电网的经济、稳定、高效运行，对于推动微电网技术的实际应用和发展具有重要的理论意义和实用价值。

二、模型预测控制 (MPC) 关键技术分析

（一）MPC 的基本原理

MPC 主要由预测模型、滚动优化和反馈校正三个部分组成，其工作流程如下：

预测模型：根据微电网系统的特性，建立能够描述系统未来动态行为的数学模型。该模型以系统当前时刻及历史时刻的状态变量（如分布式电源出力、储能系统荷电状态、负荷功率等）和控制变量（如分布式电源输出功率调节量、储能系统充放电功率等）为输入，预测未来一段时间内（预测时域）系统的输出变量（如微电网与大电网的交换功率、节点电压、频率等）。常用的预测模型包括线性模型（如状态空间模型）、非线性模型（如机理模型）以及数据驱动模型（如神经网络模型）等。

滚动优化：在每个控制时刻，以预测模型得到的未来系统输出为基础，结合预先设定的优化目标函数（如最小化微电网运行成本、最小化可再生能源弃电率、最大化供电可靠性等）和系统约束条件（如分布式电源出力限制、储能系统充放电功率及荷电状态限制、微电网与大电网交换功率限制、节点电压及频率约束等），求解一个有限时域内的优化问题，得到当前时刻及未来一段时间内的最优控制序列。但在实际控制中，只执行当前时刻的最优控制量，下一控制时刻则重复上述优化过程。

反馈校正：由于预测模型存在建模误差、可再生能源出力和负荷的不确定性等因素，预测的系统输出与实际输出之间可能存在偏差。为了提高控制精度，在每个控制时刻，将系统的实际输出与预测输出进行比较，得到偏差信号，然后通过反馈机制对预测模型进行修正，或者调整优化目标函数和约束条件，使下一次的预测和优化更加准确，确保系统的稳定运行。

四、研究中存在的问题与展望

（一）存在的问题

预测精度对 MPC 调度性能影响较大：MPC 的优化效果高度依赖于可再生能源出力和负荷功率的预测精度。目前，由于可再生能源出力和负荷功率受气象条件、用户行为等多种不确定因素的影响，预测误差仍然较大，尤其是在中长期预测中，预测精度难以满足要求，导致 MPC 的优化调度策略与实际情况存在偏差，影响系统的运行性能。

优化问题求解复杂度高，实时性有待提升：微电网系统具有多变量、强耦合、非线性等特点，MPC 调度优化问题通常是一个带约束的复杂优化问题，尤其是当系统包含多个分布式电源和储能系统时，优化变量和约束条件的数量大幅增加，导致优化问题的求解复杂度升高，计算时间延长，难以满足微电网实时调度的需求，特别是在控制步长较小的情况下。

多目标优化中权重系数确定缺乏科学依据：在微电网 MPC 调度优化中，通常需要考虑经济成本、可再生能源利用率、供电可靠性等多个目标，权重系数的选择直接影响多目标优化的结果。目前，权重系数主要依靠经验或试凑法确定，缺乏科学的理论依据和系统的方法，难以保证多目标优化结果的客观性和合理性。

对极端工况的适应性不足：在极端气象条件（如暴雨、暴雪、台风等）下，可再生能源出力可能骤降或中断，负荷也可能出现异常波动，此时微电网系统面临严重的功率缺额或过剩问题。现有基于 MPC 的微电网调度优化算法在应对此类极端工况时，往往缺乏有效的应急调度策略，系统的安全性和稳定性难以得到保障。

（二）未来展望

融合先进预测技术提高预测精度：结合大数据分析、机器学习、深度学习等先进技术，构建更精准的可再生能源出力和负荷功率预测模型。例如，采用长短期记忆网络（LSTM）、 gated recurrent unit（GRU）等深度学习模型，充分挖掘历史数据中的时空特征和非线性关系，提高预测精度；同时，引入气象预报数据、用户用电行为数据等多源信息，采用多源数据融合技术，进一步降低预测误差，为 MPC 调度优化提供更可靠的预测数据。

研究高效优化算法提升实时性：针对 MPC 调度优化问题求解复杂度高的问题，开展高效优化算法研究。一方面，对优化问题进行简化和凸化处理，例如采用线性化近似或凸松弛技术，将非线性、非凸优化问题转化为线性、凸优化问题，降低求解难度；另一方面，开发新型的快速优化算法，如交替方向乘子法（ADMM）、内点法的改进算法等，提高优化问题的求解速度。此外，利用硬件加速技术（如 FPGA、GPU）对优化算法进行并行计算加速，进一步提升 MPC 调度优化的实时性。