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
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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
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究
摘要：本文旨在研究基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的楼宇负荷需求响
应问题。通过对一个建筑楼宇的需求响应进行模拟，本文采用创新的模型预测控制方法，通过调度冷
却过程来满足建筑物的冷负荷需求。本文详细分析了该程序的设计思路、数据存储方式、状态变量、
控制变量及干扰变量等关键要素，并探讨了优化目标、成本最小化、负荷削减需求的实现方法。最后
，对模型预测控制与理想策略进行比较分析，验证了本方法的有效性。
1. 研究背景和意义
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。通过合理调度建筑物的热能存储和供
需关系，可以达到优化能源利用、降低能耗成本、提高能源利用效率的目标。模型预测控制作为一种
先进的控制方法，能够利用系统模型对未来状态进行预测，并优化控制策略，以实现对建筑物负荷的
响应。
2. 模型预测控制方法简介
2.1. 系统模型建立
本研究建立了一个建筑物的热能储存模型，并考虑了无法满足的冷负荷、制冰功率和主冷却机功率等
控制变量。通过对状态变量、控制变量和干扰变量的建模，可以准确描述建筑物的冷负荷需求和供应
关系。
2.2. 优化目标和约束条件
本研究以总成本最小化为优化目标，同时满足冷负荷需求和负荷削减要求。通过定义阶段成本和负荷
削减价格等参数，将目标函数转化为一个优化问题。还考虑了制冰功率和主冷却机功率的限制等约束
条件。
2.3. MPC 策略实现
基于系统模型和优化目标，本研究通过 MPC 方法实现了对热储存需求的响应。具体实现思路包括初始
化参数、导入数据、定义可调参数、计算确定性参数、计算基线、定义负荷削减价格和阶段成本、生
成干扰变量、绘制参数图等步骤。
3. 实验结果与分析
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，并与理想策略进行了比较分析。结果表明
，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，同
时实现成本最小化。
4. 研究总结与展望
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，提出了一种创新的控制策略
。通过对系统模型的建立和优化目标的定义，本方法能够实现对建筑物冷负荷的响应，并在满足负荷
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