储能优化是当前微电网领域的热门研究方向之一。通过合理配置储能装置，能够更好地利用可再生能
源（如风电、光伏等）的波动性，提高微网的供电可靠性和经济性。在储能微网中，模型预测控制（
Model Predictive Control，MPC）被广泛应用于能量管理，以实现优化调度。
MATLAB 是一种常用的科学计算软件，具有强大的数学建模和仿真能力。基于模型预测算法，结合
MATLAB 的编程功能，我们可以建立含储能微网的双层能量管理模型，从而实现对储能装置的优化调
度。
在微网的双层优化调度模型中，上层为能量管理系统（Energy Management System，EMS）的总
运行成本最小化问题，下层为 EMS 消除预测误差引起的波动最小化问题。微电网的聚合单元包括风电
、光伏、储能以及超级电容器等，通过考虑电池的退化成本，我们可以建立电池的全寿命周期模型，
并将其转化为实时相关的短期成本。
具体而言，我们可以通过 MPC 方法，根据历史数据和预测模型，对未来一段时间内的能量供需情况进
行预测，并制定相应的优化策略。例如，在供电充足且电池充电状态较高的情况下，可以优先利用可
再生能源充电电池，以降低退化成本。而在供电不足或电池退化成本较高的情况下，则可以选择从电
池中释放能量供应负荷。
通过该双层调度模型，我们可以实现优化调度，最大化利用可再生能源，降低能源成本，并提高微网
的供电可靠性。此外，该模型的具体实现可以参考《A Two-layer Energy Management
System for Microgrids with Hybrid Energy Storage considering Degradation
Costs》等相关参考文献。
需要注意的是，虽然本文提供了相应的代码和参考笔记，但为了保证文章的技术分析性和广告性，我
们在文章中不提供具体的示例代码和引用参考文献。我们要注重呈现技术分析的思路和方法，而不是
具体代码的编写。
综上所述，基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型是目前研究的热点之一。通过合理配置
储能装置，结合 MPC 方法进行优化调度，可以提高微网的供电可靠性和经济性。本文主要介绍了该模
型的基本原理和优化目标，并提供了相关参考文献供读者深入学习。通过对该模型的研究和应用，我
们可以进一步推动微电网技术的发展。
