标题：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型
摘要：本文基于 MATLAB 平台，完全复现了《A Two-layer Energy Management System for
Microgrids with Hybrid Energy Storage considering Degradation Costs》中的储
能优化模型。该模型采用模型预测控制(MPC)算法，通过双层调度模型实现微网的优化调度和能量管
理。本文详细介绍了模型的算法原理和实现过程，并对代码的深度和创新性进行了评估。实验结果表
明，优化调度模型能够有效减少微网运行成本，提高系统的稳定性和可靠性。
关键词：储能优化；模型预测控制 MPC；微网；优化调度；能量管理
引言
微网作为一种新型的能源供应和管理系统，具有灵活性高、可靠性强等优势，在能源转型和可持续发
展方面具有重要意义。然而，微网中的多种能源输入和储能元件的管理，对能量调度和优化控制提出
了新的挑战。
本文基于《A Two-layer Energy Management System for Microgrids with Hybrid
Energy Storage considering Degradation Costs》提出的模型，通过结合风电、光伏、储
能和超级电容器，实现了含储能微网的双层能量管理模型。该模型考虑了电池的退化成本，并将其转
化为实时相关的短期成本，通过双层调度模型实现 EMS 系统的最小化总运行成本和消除预测误差引起
的波动最小。
一、模型原理与方法
1.1 微网优化调度模型
微网优化调度模型主要由上层 EMS 系统和下层 EMS 系统组成。上层 EMS 系统以最小化总运行成本为
目标，通过优化调度来实现微网的经济性。下层 EMS 系统以消除预测误差引起的波动最小为目标，通
过模型预测控制算法来实现微网的稳定性。
1.2 模型预测控制(MPC)算法
模型预测控制(MPC)算法是一种基于模型的控制方法，通过使用系统模型进行预测，并在每个控制周
期内优化控制输入，以实现系统的最优控制。在微网能量管理中，MPC 算法能够对微网的状态变化进
行预测，并动态调整能量调度策略，以实现能量的高效利用。
二、模型实现与代码复现
2.1 仿真平台与代码说明
本文基于 MATLAB 平台实现了含储能微网双层能量管理模型，并完全复现了《A Two-layer
Energy Management System for Microgrids with Hybrid Energy Storage
