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模型预测控制(MPC)储能控制策略+多目标哈里斯鹰（MOHHO）储能容量配置（matlab程序）。 控制策略为双层控制模型，上层储能补偿风电预测误差，下层储能利用MPC平抑风电功率波动。 配置模型嵌入了上述控制策略，目标函数包含储能日均运行成本，最大化补偿预测误差和最大化平抑风电功率波动。 出图包括多目标求解储能容量迭代图、储能补偿预测误差效果图、储能平抑风电功率波动效果图、储能SOC状态变化图。

在风电系统中，储能的合理配置与精准控制对于提升系统稳定性与可靠性至关重要。今天咱们就来唠唠基于模型预测控制（MPC）的储能控制策略，以及运用多目标哈里斯鹰（MOHHO）算法进行储能容量配置，还会涉及到相关的 Matlab 程序实现。

双层控制模型之 MPC 储能控制策略

咱采用的是双层控制模型。上层呢，主要负责让储能去补偿风电预测误差。简单说，就是提前预估风电功率可能出现的偏差，然后让储能来“救场”，把这个偏差给补上。下层则是利用 MPC 来平抑风电功率波动，让风电输出功率更加平滑稳定。

MPC 下层控制代码示例

% 定义预测时域和控制时域 Np = 10; Nc = 5; % 系统状态空间模型 A = [1 1; 0 1]; B = [0.5; 1]; C = [1 0]; % 权重矩阵 Q = eye(1); R = 1; % 初始状态 x0 = [0; 0]; % 预测风力发电功率波动序列 wind_power_fluctuation = randn(Np, 1); % MPC 控制计算 for k = 1:length(wind_power_fluctuation) X = zeros(2, Np); U = zeros(1, Nc); X(:, 1) = x0; for i = 1:Np - 1 if i <= Nc X(:, i + 1) = A * X(:, i) + B * U(:, i); else X(:, i + 1) = A * X(:, i); end end cost = 0; for i = 1:Np cost = cost + C * X(:, i) * Q * C' * X(:, i); end for i = 1:Nc cost = cost + U(:, i) * R * U(:, i); end % 使用优化算法求解 U 以最小化 cost，这里简单示例，实际可采用更优算法 [U_opt, ~] = fmincon(@(u)mpc_cost(u, X, Q, R, A, B, C, Np, Nc), zeros(Nc, 1), [], [], [], [], [], [], []); u(k) = U_opt(1); x0 = A * x0 + B * u(k); % 根据 u(k) 调整储能输出，这里省略具体储能模型关联代码 end

代码分析

上述代码构建了一个简单的 MPC 控制框架。首先定义了预测时域Np和控制时域Nc，接着给出了系统的状态空间模型A、B、C矩阵。权重矩阵Q和R用于权衡状态和控制输入的重要性。在循环中，通过预测未来状态并构建代价函数cost，尝试找到最优的控制输入U_opt来最小化代价函数，进而确定当前时刻的控制量u(k)，虽然代码中优化求解部分简化处理了，但基本思路是通过调整控制量来平抑风电功率波动。

多目标哈里斯鹰（MOHHO）储能容量配置

咱们把前面提到的控制策略嵌入到配置模型里。目标函数有三个考量：储能日均运行成本、最大化补偿预测误差以及最大化平抑风电功率波动。

MOHHO 算法部分代码示例

% 初始化哈里斯鹰种群 n = 50; % 种群数量 d = 2; % 决策变量维度（比如储能容量相关变量） lb = [0; 0]; % 变量下限 ub = [100; 100]; % 变量上限 pop = repmat(lb, n, 1) + rand(n, d).*(repmat(ub, n, 1) - repmat(lb, n, 1)); % 迭代优化 Max_iter = 100; for t = 1:Max_iter for i = 1:n % 计算每个个体的适应度（结合目标函数，这里简化示意） fitness(i) = obj_function(pop(i, :)); end [best_fitness, best_index] = min(fitness); best_sol = pop(best_index, :); % 哈里斯鹰算法更新种群位置 for i = 1:n r1 = rand(); r2 = rand(); if r1 < 0.5 if r2 < 0.5 % 探索阶段 % 代码省略具体探索位置更新公式 else % 开发阶段 % 代码省略具体开发位置更新公式 end else % 其他阶段位置更新 % 代码省略 end % 边界处理 pop(i, :) = max(pop(i, :), lb); pop(i, :) = min(pop(i, :), ub); end end

代码分析

这段代码是 MOHHO 算法的简单框架。先初始化了种群，设置种群数量n和决策变量维度d，随机生成初始种群位置pop。在迭代过程中，计算每个个体的适应度（适应度计算依赖于目标函数，这里简化处理），找出当前最优个体。然后依据哈里斯鹰算法的不同阶段（探索、开发等）更新种群位置，同时对超出边界的位置进行处理，确保变量在合理范围内。

出图展示

1. 多目标求解储能容量迭代图：通过 MOHHO 算法在每次迭代中对储能容量相关变量的优化，我们可以绘制出迭代过程中储能容量的变化情况。从图中能直观看到算法如何逐步寻优，找到合适的储能容量配置。
2. 储能补偿预测误差效果图：将储能实际补偿的风电预测误差与理论误差进行对比展示。可以清晰看到储能在多大程度上有效补偿了预测误差，评估上层控制策略的效果。
3. 储能平抑风电功率波动效果图：展示风电功率波动情况以及经过 MPC 控制后储能参与平抑波动后的功率曲线。通过对比，能明显看出储能配合 MPC 策略对风电功率稳定性的提升。
4. 储能 SOC 状态变化图：实时反映储能在运行过程中的荷电状态（SOC）变化。这对于了解储能的使用情况、寿命损耗等方面有重要意义。

通过以上控制策略与容量配置方法，以及相应的 Matlab 实现与结果展示，我们能够更好地优化风电储能系统，提升其整体性能与经济性。后续还可以进一步优化算法与模型，以适应更复杂多变的实际场景。