ZIP基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究参考文档：Model Predictive Control of Thermal St 484.78KB

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资源介绍:

基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究 参考文档：《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》完全复现 主要内容：代码主要做的是一个建筑楼宇的需求响应问题，模型的求解采用的是较为创新的模型预测控制，代码非常精品 这个程序是一个用于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的热储存需求响应（Thermal Storage for Demand Response）的程序。它模拟了一个建筑物，该建筑物可以制冷并储存冰，然后在需要时使用冰来提供冷却。建筑物操作员支付动态能源价格，并偶尔接收到负荷削减价格信号。通过使用模型预测控制，对冷却进行调度。 程序中使用了时间相关的向量和矩阵来存储数据。每个存储矩阵的列代表一个时间阶段，每个时间阶段的向量或矩阵存储在相应的列中。 该程序的单位采用国际单位制（SI）。kW和kWh表示电功率，kWc和kWhc表示冷负荷。两者之间的关系由提供冷却的系统的性能系数（Coefficient of Performance，COP）决定。 该程序的状
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89761935/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89761935/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文旨在研究基于模型预测控制<span class="ff2">（<span class="ff3">Model Predictive Control</span>，<span class="ff3">MPC</span>）</span>的楼宇负荷需求响</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">应问题<span class="ff4">。</span>通过对一个建筑楼宇的需求响应进行模拟<span class="ff2">，</span>本文采用创新的模型预测控制方法<span class="ff2">，</span>通过调度冷</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">却过程来满足建筑物的冷负荷需求<span class="ff4">。</span>本文详细分析了该程序的设计思路<span class="ff4">、</span>数据存储方式<span class="ff4">、</span>状态变量<span class="ff4">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制变量及干扰变量等关键要素<span class="ff2">，</span>并探讨了优化目标<span class="ff4">、</span>成本最小化<span class="ff4">、</span>负荷削减需求的实现方法<span class="ff4">。</span>最后</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">对模型预测控制与理想策略进行比较分析</span>，<span class="ff1">验证了本方法的有效性<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">研究背景和意义</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">楼宇能耗管理和需求响应是当今能源管理领域的重要研究方向<span class="ff4">。</span>通过合理调度建筑物的热能存储和供</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">需关系<span class="ff2">，</span>可以达到优化能源利用<span class="ff4">、</span>降低能耗成本<span class="ff4">、</span>提高能源利用效率的目标<span class="ff4">。</span>模型预测控制作为一种</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">先进的控制方法<span class="ff2">，</span>能够利用系统模型对未来状态进行预测<span class="ff2">，</span>并优化控制策略<span class="ff2">，</span>以实现对建筑物负荷的</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">响应<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">模型预测控制方法简介</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">系统模型建立</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本研究建立了一个建筑物的热能储存模型<span class="ff2">，</span>并考虑了无法满足的冷负荷<span class="ff4">、</span>制冰功率和主冷却机功率等</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制变量<span class="ff4">。</span>通过对状态变量<span class="ff4">、</span>控制变量和干扰变量的建模<span class="ff2">，</span>可以准确描述建筑物的冷负荷需求和供应</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关系<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">优化目标和约束条件</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本研究以总成本最小化为优化目标<span class="ff2">，</span>同时满足冷负荷需求和负荷削减要求<span class="ff4">。</span>通过定义阶段成本和负荷</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">削减价格等参数<span class="ff2">，</span>将目标函数转化为一个优化问题<span class="ff4">。</span>还考虑了制冰功率和主冷却机功率的限制等约束</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">条件<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.3.<span class="_"> </span>MPC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">策略实现</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于系统模型和优化目标<span class="ff2">，</span>本研究通过<span class="_ _2"> </span><span class="ff3">MPC<span class="_ _1"> </span></span>方法实现了对热储存需求的响应<span class="ff4">。</span>具体实现思路包括初始</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化参数<span class="ff4">、</span>导入数据<span class="ff4">、</span>定义可调参数<span class="ff4">、</span>计算确定性参数<span class="ff4">、</span>计算基线<span class="ff4">、</span>定义负荷削减价格和阶段成本<span class="ff4">、</span>生</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">成干扰变量<span class="ff4">、</span>绘制参数图等步骤<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">实验结果与分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文通过对模型预测控制方法的应用实例进行了仿真实验<span class="ff2">，</span>并与理想策略进行了比较分析<span class="ff4">。</span>结果表明</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应方法能够有效满足建筑物的冷负荷需求和负荷削减要求</span>，<span class="ff1">同</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">时实现成本最小化<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">研究总结与展望</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本研究通过对模型预测控制方法在楼宇负荷需求响应问题中的应用研究<span class="ff2">，</span>提出了一种创新的控制策略</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">通过对系统模型的建立和优化目标的定义<span class="ff2">，</span>本方法能够实现对建筑物冷负荷的响应<span class="ff2">，</span>并在满足负荷</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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