模型预测控制在楼宇负荷需求响应中的应用研究

资源摘要信息: "本研究资源主要探讨了如何利用MATLAB软件与CVX平台进行模型预测控制（MPC）的仿真分析，重点是楼宇负荷的需求响应。研究成果包括一个建筑楼宇的储热模型构建、动态能量电价引导下的需求侧管理、用户舒适度考虑以及模型预测控制算法的应用。 楼宇负荷是现代城市能源消耗的重要组成部分，其中空调系统是楼宇负荷的重要组成部分。为了有效管理楼宇负荷，提高能源利用效率，需求响应策略被提出来以优化楼宇负荷的使用模式。需求响应（Demand Response, DR）是一种通过激励措施引导用户在特定时段内改变用电习惯，从而达到降低电力需求或转移高峰时段负荷目的的策略。 研究中构建的储热模型基于楼宇的储热特性，结合热力学方程。这为理解建筑楼宇内部的热交换机制、热存储特性以及温度变化规律提供了基础。储热模型是进行有效需求响应的前提，它能够帮助分析和预测楼宇的热负荷需求。 动态能量电价是一种激励机制，通过电价的动态变化来引导用户改变用电行为，从而达到平抑电网负荷峰谷差，提高电网运行的经济性和可靠性。在本研究中，动态能量电价被用来引导楼宇负荷进行需求侧管理。通过对电价信号的响应，楼宇负荷可以在价格较低时增加用电量，在价格较高时减少用电量，以此改善楼宇负荷曲线。 用户舒适度是需求响应策略中不可或缺的因素。在进行负荷管理时，需要考虑用户的舒适体验，避免因负荷调节带来的用户体验下降。研究中将用户舒适度作为需求响应的一个约束条件，确保在实施需求响应措施时用户的舒适性得到保障。 模型预测控制算法（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它通过预测未来的系统行为，并优化控制动作以达到预定的性能指标。MPC在本研究中被用来求解楼宇负荷模型，通过预测控制负荷的变化，可以对楼宇负荷进行精确调控。MPC算法的创新之处在于它能够处理多个输入和输出变量，并能够处理约束条件，这使得其非常适合于复杂系统的需求响应管理。 仿真平台使用的是MATLAB与CVX工具箱。MATLAB是一种广泛应用于工程计算、控制设计、数据分析、算法开发等领域的数学软件。CVX是一个专门用于解决凸优化问题的MATLAB软件包，它可以方便地将优化问题描述成数学表达式，并快速找到最优解。 综上所述，本研究利用MATLAB和CVX平台，通过构建楼宇的储热模型，考虑动态能量电价和用户舒适度约束，采用模型预测控制算法，对楼宇负荷进行了需求响应研究。研究成果不仅有助于提高楼宇负荷管理的效率，也对促进智能电网和能源管理系统的开发具有重要意义。"