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论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
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论文可参考：
电力系统云储能研究框架与基础模型
基于MPC的微电网调度优化的研究
日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面类似方法，首先根据每个居民的实际需要得到响应储能充放电功率，然后优化得到整体的储能充放电功率情况。日内滚动mpc跟踪部分——采用《基于MPC的微电网并网优化调度》P31-36页相关内容，通过预测模型、滚动优化、反馈校正得到soc跟踪情况。
部分代码展示：
clc;clear all;
%% 数据准备
data = xlsread('预测数据.xlsx');
p_pv = data;%正值代表负荷。负值代表用户光伏发电量高于负荷的部分
p_pv(data<0) = 0; %用户的剩余光伏数据
prepv=sum(p_pv,2);
data_d = data;
data_d(data>0) = 0; %用户放电负荷数据
data_d = -1.*data_d;
preload=sum(data_d,2);
%% 参数设置
e_cap = xlsread('各用户租赁容量.xlsx'); %各用户租赁的能量容量
p_cap = 0.5.*e_cap; %各用户租赁的功率容量
E_cap = 175; %CES储能容量
P_cap = 90; %CES功率容量
e0 = 0.2.*e_cap; %各用户初始电量
E0 = 0.2*E_cap; %CES初始电量
emin = 0.1.*e_cap;
Emin = 0.1*E_cap;
nc = 0.96; %充电效率
nd = 0.96; %放电效率
r1 = 0.32; %低谷电价
r2 = 0.66; %平谷电价
r3 = 1.1; %高峰电价
r = zeros(288,1); %各时段电价
r(1:96) = r1;
r(97:144) = r3;
r(145:204) = r2;
r(205:252) = r3;
r(253:288) = r2;
t = 5/60; %时间间隔
%% 定义变量
E1 = sdpvar(96,1);%储能容量变量
E1(1) = E0;
P_PV1 = sum(p_pv(1:96,:),2);%充电时段0-8：00整体光伏出力
P_C1 = sdpvar(96,1);%储能出力变量
P_G1 = sdpvar(96,1);%电网供电变量
C=[];%初始化约束
for i=1:96效果展示：
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