MATLAB 代码：基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究
摘要：本文基于模型预测控制算法，针对建筑楼宇的需求响应问题展开研究。首先，通过建立楼宇的
储热模型，结合热力学方程，有效利用楼宇的储热特性。其次，考虑动态能量电价的引导，采用需求
侧管理的方式对楼宇负荷进行优化，以改善其负荷曲线。在需求响应的过程中，还充分考虑了用户的
舒适度，使得算法具备全面性。实验结果表明，所提出的模型预测控制算法在求解过程中具有创新性
，且能够取得更好的效果。
关键词：楼宇负荷；空调；模型预测控制；需求响应
1. 引言
随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，建筑楼宇的能耗问题日益严重。其中，楼宇空调系统是
能耗的主要来源之一。为了减少能耗，提高能源利用效率，需求响应技术成为楼宇能效提升的重要手
段之一。本文旨在基于模型预测控制算法，对楼宇负荷需求响应进行深入研究。
2. 建筑楼宇储热模型的构建
首先，我们需要建立楼宇的储热模型。通过分析楼宇的结构、建筑材料等因素，制定热力学方程，描
述楼宇内部的能量传递规律。结合楼宇的储热特性，我们可以得到一个准确的储热模型，为后续的需
求响应优化提供基础。
3. 需求侧管理策略实现
在动态能量电价的引导下，需求侧管理策略成为楼宇负荷优化的关键。通过对楼宇负荷进行调整和优
化，可以改善楼宇负荷曲线，减少高峰期的能耗压力。而在需求响应的过程中，用户的舒适度也是需
要充分考虑的因素。因此，在设计需求侧管理策略时，需要综合考虑负荷优化和用户舒适度的权衡。
4. 模型预测控制算法的创新性
所提出的模型预测控制算法在求解过程中具有创新性。通过预测模型，我们可以预测未来一段时间内
的负荷情况，并基于此制定相应的控制策略。这种预测控制的方式可以更好地适应不确定性和时变性
，提高负荷优化的精度和效果。
5. 实验结果与分析
通过在 MATLAB+CVX 平台上进行仿真实验，我们对所提出的模型预测控制算法进行了验证。实验结果
表明，所提出的算法在需求响应过程中能够取得良好的效果。同时，与传统的控制算法相比，该算法
具有更好的性能和稳定性。
6. 结论
