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TSDR: 利用MATLAB代码模拟储热器的模型预测控制以达成需求响应

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简介：
本研究利用MATLAB开发了储热系统模型预测控制策略，旨在通过响应电力市场需求变化优化能源使用效率。 本段落的伴侣存储库《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》由K.J. Kircher 和 K.M. Zhang 在2015年美国控制会议论文集中发表。该存储库模拟了多种控制策略，用于在复杂且真实的经济环境中为商业建筑降温。 从Matlab包装器TSDR.m开始使用。需要将它和文件夹“子功能”添加到您的路径中。运行优化例程还需要CVX工具箱，这是一个可以免费获取的软件包。代码中的注释会解释具体细节。

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  • TSDR: 利用MATLAB代码模拟储热器的模型预测控制以达成需求响应
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    本研究利用MATLAB开发了储热系统模型预测控制策略，旨在通过响应电力市场需求变化优化能源使用效率。 本段落的伴侣存储库《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》由K.J. Kircher 和 K.M. Zhang 在2015年美国控制会议论文集中发表。该存储库模拟了多种控制策略，用于在复杂且真实的经济环境中为商业建筑降温。 从Matlab包装器TSDR.m开始使用。需要将它和文件夹“子功能”添加到您的路径中。运行优化例程还需要CVX工具箱，这是一个可以免费获取的软件包。代码中的注释会解释具体细节。
     
  • 基于MATLAB的模型预测控制在楼宇负荷需求响应中的应用研究关键词：楼宇负荷、空调、模型预测控制、需求响应、仿真平台：MATLAB
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    本研究探讨了利用MATLAB开发的模型预测控制技术在楼宇空调系统中实现负荷需求响应的应用，通过仿真验证其节能效果和灵活性。 本段落研究了基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应问题。首先利用建筑楼宇的储热特性，并结合热力学方程构建了其储热模型。然后，在动态能量电价引导下，对楼宇负荷进行需求侧管理，以改善其负荷曲线。在这一过程中还考虑到了用户的舒适度因素，使研究更加全面和实用。本段落采用了创新性的模型预测控制算法来求解相关问题，并且这种方法不仅新颖而且效果更佳。
     
  • 关于模型预测控制在楼宇负荷需求响应中的应用研究
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    本研究探讨了模型预测控制技术在楼宇能源管理系统中优化负荷需求响应的应用，旨在提高能效和用户舒适度。 本段落研究了基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应问题。采用了一种创新性的方法来解决建筑楼宇中的需求响应挑战，并使用模型预测控制进行求解。相关代码质量很高，具有很高的参考价值。
     
  • 基于模型预测控制的综合能源优化调度与需求响应代码解析
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    本研究探讨了利用模型预测控制技术实现综合能源系统的优化调度及需求响应机制，并提供相关代码解析。 源代码与结果图均可运行参考使用，但需安装CVX工具箱以运行优化例程。该研究针对纽约市一栋具备被动及主动蓄热功能的办公楼，在包含三级需求费以及系统运营商日前调度确定的每小时能源价格的费率计划下进行。建立了一种锥形需求响应程序，并考虑了建筑内人员的热舒适性要求。问题采用随机最优控制语言描述，通过模型预测控制（MPC）方法近似求解。参考文献为《Model predictive control of thermal storage for demand response》。
     
  • 模型预测控制_LaguerreMPC_Matlab代码_预测控制
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    本资源提供基于Laguerre函数展开的Matlab实现代码，适用于模型预测控制（MPC）算法的学习与研究。 一本关于模型预测控制的优秀教材，包含了大量的MATLAB代码。
     
  • MATLAB高斯过程模型预测控制求导代码-GPMPC
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    本项目提供基于MATLAB实现的高斯过程模型预测控制(GPMPC)算法及其求导代码。适用于需要处理不确定性系统优化控制的研究与应用开发人员。 在MATLAB中使用高斯过程模型预测控制（GP-MPC）的代码是由个人开发的，主要用于自己的项目需求。由于编码过程中缺乏注释的习惯，这段代码可能难以理解。 如果您认为此代码对您的工作有帮助，并且希望进一步了解或寻求建议，请随时提出问题和意见。任何反馈都欢迎。请记住，在使用之前需要安装PILCO库（用于计算GP预测及偏导数）。
     
  • 利用MATLAB-AUTOSAR模型自动生成引擎控制应用代码
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    本研究探讨了运用MATLAB与AUTOSAR框架结合的方法，自动产生高效的发动机控制系统应用程序代码，旨在提高开发效率和系统性能。 AUTOSAR 要求对整个软件架构进行全面且精确的定义，包括： - 数百个软件组件； - 成千上万的端口和接口； - 数百种数据类型、范围及缩放设置； - 完整地连接所有软件组件； - 实时操作系统配置； - 基础软件配置。 这是一种工具驱动的方法： - 架构创作工具 - 配置工具 - 代码生成工具
     
  • 基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码
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    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```
     
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    本资料深入讲解模型预测控制（MPC）原理与应用，涵盖预测控制理论、算法实现及工程案例分析。适合科研人员和工程师学习参考。 这是一份讲解非常详细的模型预测控制入门教程。