基于数据驱动需求预测的能量枢纽随机 MPC

能量枢纽通过多个转换与存储组件组合不同能量输入，实现能源的转换与分配。能量枢纽的优化运行利用其灵活性以提高能效并降低运行成本。然而，需求中的不确定性给能量枢纽优化带来挑战。本文提出一种随机 MPC 控制器，利用机会约束处理不确定的电力与热需求以最小化能源成本。历史数据用于构建基于高斯过程的需求预测模型，以生成未来电力与热需求的预测。随机优化问题通过情景方法求解，从导出的预测模型中采样多步需求轨迹。所提预测器与随机控制器的性能在仿真能量枢纽模型及来自真实建筑的需求数据上得到验证。