基于模型预测控制(MPC)储能控制策略-多目标哈里斯鹰（MOHHO）算法的储能容量配置方法

目录

一、主要内容：

二、运行效果：

三、模型预测控制介绍：

四、多目标哈里斯鹰算法：

五、代码+数据下载：

一、主要内容：

本研究旨在提出一种双层控制模型，结合模型预测控制（MPC）和多目标哈里斯鹰（MOHHO）算法，实现风电预测误差补偿和平抑风电功率波动的储能控制策略。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。

参考文献：

1 谭珺元. 基于储能的风电功率波动平抑控制及容量配置研究[D].山东大学,

2 戴瑞海,林雁,林启待,李健,顾益娜,林达.基于模型预测控制平抑光伏输出功率波动的储能充放电策略[J].智慧电力

运行平台：Matlab，自带数据集。

二、运行效果：

三、模型预测控制介绍：

MPC是一种基于模型的控制方法，它通过使用系统的动态模型来预测未来的行为。控制器在每个控制时刻都会解决一个优化问题，以确定最佳的控制输入，从而使系统在未来的时间段内达到预期的性能目标。MPC的工作原理可以分为以下几个步骤：

1. 系统建模：首先，需要建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型可以是线性的或非线性的，通常使用状态空间模型或传递函数表示。

2. 预测：在每个控制时刻，MPC使用当前的系统状态和模型来预测未来一段时间内的系统行为。这一预测通常涵盖多个时间步长。

3. 优化：MPC通过解决一个优化问题来计算控制输入。优化问题的目标是最小化一个代价函数，该函数通常包括跟踪误差、控制输入的变化率和其他约束条件（如输入和状态的限制）。

4. 应用控制输入：优化得到的控制输入仅在当前时刻应用。然后，系统状态会根据实际的动态行为发生变化。

5. 滚动时域：在下一个控制时刻，MPC重复上述过程，使用新的系统状态和预测信息重新计算控制输入。这种“滚动时域”的特性使得MPC能够适应系统动态的变化。

四、多目标哈里斯鹰算法：

目标哈里斯鹰算法（Multi-Objective Harris Hawks Optimization, MOHHO）是一种基于自然选择和群体智能的优化算法，旨在解决多目标优化问题。该算法是哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）的扩展，后者模仿了哈里斯鹰在捕猎过程中的合作行为和策略。MOHHO的工作原理可以分为以下几个步骤：

1. 初始化种群：随机生成一组哈里斯鹰的位置，代表潜在的解。每个个体的适应度由多个目标函数计算得出。

2. 适应度评估：根据目标函数评估每个个体的适应度。对于多目标问题，通常使用帕累托前沿（Pareto Front）来评估个体的优劣。

3. 更新位置：根据哈里斯鹰的捕猎策略更新个体的位置。更新过程考虑了猎物的位置、个体的速度和随机因素，以模拟鹰的捕猎行为。

4. 选择和繁殖：根据适应度选择优秀个体进行繁殖，生成新的个体。可以使用交叉和变异等遗传操作来增强种群的多样性。

5. 迭代：重复适应度评估和位置更新的过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度收敛）。

在多目标优化中，适应度评估是关键步骤。MOHHO通常使用以下方法来处理多目标适应度：

1. 帕累托支配：通过比较个体在各个目标上的表现，确定哪些个体是支配的，哪些是被支配的。支配关系用于构建帕累托前沿。

2. 拥挤距离：在帕累托前沿中，使用拥挤距离来评估个体的多样性，确保解的分布均匀。

五、代码+数据下载：