基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

1.1 风力发电机

1.2 太阳能发电

1.3 微型燃气轮机

1.4 微电网其他结构

1.5 MPC模型预测控制

1.6 滚动优化

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

微电网的腾空出世对于国家能源体系和经济发展具有极其重要的意义。虽然在能源利用和电力运行等方面发挥着重要作用，但在规划设计、保护与控制等方面仍存在诸多问题需要解决[7-9]。在微电网的优化调度方面，微电网和传统微电网存在着较大的差异，主要有以下差异:微电网内分布式电源品类繁多，运行方式和运行特点各有不同，可再生能源的功率特性具有随机性和间歇性;构建优化目标函数需要从经济效益、环保效益、供电可靠性等角度进行思考;各分布式电源在不同运行模式下存在不同的调度策略l约束条件等，这些因素都大大深化了微电网的调度优化的复杂程度，给微电网系统的优化调度带来了一定的困难。因此，对微电网的优化调度研究是十分必要的，微电网作为协调分布式电源和大电网之间的重要桥梁,研究其优化调度有助于提高电力系统的经济性，改善电能质量，保证大电网和微电网之间的平稳运行，同时对实现节能减排也发挥重大的作用。微电网的优化调度作为微电网技术发展的重要研究方面，具有重要的理论价值。
风能是一种无公害的新能源，资源丰富，清洁可再生，可满足国家未来长远能源需求，因此受到世界上许多国家的重视。利用风力进行发电可以无需考虑环境污染和燃料等问题，有效减少对于化石能源的消耗，并且在适当地点发电时，其发电成本低于其他·发电机。风力发电作为一种绿色、健康的发电方式更是受到世界各国的开发和利用，吸引着国内外诸多专家和科研人员对绿色风力发电的探索145]。

1.1 风力发电机

风力发电机（Wind Turbine，WT)主要是采取风能—机械能—电能的模式进行发电，风力发电功率输出的流程如图2.1所示，主要是利用风速数据，经过风轮机模型、发电机模型最终得到输出的有功、无功功率，实现与电网之间的功率交换。

1.2 太阳能发电

太阳能作为可再生清洁能源一直以来受到人们的广泛关注，开发和利用太阳能技术也成为人们解决能源短缺和环境污染的重要选择，在能源供应中占据重要地位，同时，许多国家也将开发可在生能源定为发展本国的能源战略。目前，太阳能发电具有两种发电方式I7]:一种是光-热-电转换方式，另一种是光-电直接转化方式，而光伏发电(Photovoltaic cell，PV）就是后一种发电方式。光伏电池借助太阳光照的光伏效应，将太阳能通过交直流变换器转化为交直流电能以供负载，光伏发电系统是利用源自内部半导体接收到太阳光线的照射之后产生的光伏特效应，不过光伏发电系统对环境的依赖比较大，易于受到外部温度、日照光线强度等天气环境的影响，其系统结构组成如图2.2所示。

1.3 微型燃气轮机

微型燃气轮机（Microturbine，MT）属于燃气轮机门类之一，其单机发电额定功率范在30~250k W之间，发电效率普遍达到25%~30%，若采用冷热电联产方式时，能量利用率可达70%~90%。近年来随着能源与动力需求结构及环境变化等改变，微型燃气轮机备受关注，在我国具有相当可观的发展应用前景。微型燃气轮机燃料多以天然气、柴油为主，具有体积小重量轻、污染排放少、低燃料消耗率和低维修率等一系列先进技术特征，除了适用于分布式发电外，还可以用于并网发电、备用电站等。微型燃气轮机的系统主要由以下模块构成，如下图2.3所示。其工作原理是利用压缩机将空气进行压缩，通过将压缩后的气体与燃料发生氧化还原反应形成高压燃气，利用高压燃起做功产生机械能带动机组发电。

其他结构就不一一介绍。

1.4 微电网其他结构

1.5 MPC模型预测控制

模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代发展起来的一类新型计算机控制算法6，是一种基于预测模型、滚动优化、反馈校正思维的闭环控制。该算法最早应用在工业实践中，意在解决多变量约束优化问题。随着工业生产的进一步发展，对控制系统提出了更高的要求，如具有高质量的控制性能，对模型要求不高及计算方便等，虽然从理论上说，鲁棒控制、最优控制和自适应控制也可以满足这些要求，但是这些方法通常对于模型精度要求较高,在这样的背景下﹐模型预测控制算法应运而生。同时，由于计算机技术和工业系统对于先进控制的高度需求，使得预测控制的应用范围日渐扩大，控制水平也日益提高，目前，预测控制已经成为工业领域应用最多的一种先进控制策略。具有对模型要求低、极强抗干扰能力等优点，能够很好的实现优化目标的跟踪及与约束条件的处理。

1.6 滚动优化

模型预测控制中的滚动优化是针对有限时域内的预测，同时受到外部干扰和模型不确定等因素的干扰,所以对系统目标函数优化求解后得到的向量解不能全部作用与系统，而应该将每个采样时刻的优化向量解中的第一个分量作用于系统，在下一个时刻，以新得到的测量值作为初始条件重新预测系统未来输出，得到新的优化向量解，在将新的优化向量解中的第一个分量作用于系统，以此循环往复下去直到永远。也就是说，模型预测控制是一个有限时域内的滚动优化，时间依次的往上递增，以每个时刻新的测量值来重新预测未来输出，并将新的优化向量解中的第一个分量作用与系统，以便得到下一时刻的测量值。这种有限时域的滚动优化策略对优化目标来说，虽然不能得到全局最优解，只能得到全局次优解，但是它顾及了时变、干扰等引起的不确定性，及时的进行弥补，始终把新的优化建立在实际的基础上，使控制保持实际上的最优。