MATLAB代码：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型
关键词：储能优化 模型预测控制MPC 微网 优化调度 能量管理
参考文档：《A Two-layer Energy Management System for Microgrids with Hybrid Energy Storage considering Degradation Costs》完全复现
仿真平台：MATLAB平台
主要内容：代码主要做的是一个微网双层优化调度模型，微网聚合单元包括风电、光伏、储能以及超级电容器，在微网的运行成本层面考虑了电池的退化成本，对其全寿命周期进行建模，并转换为实时相关的短期成本，采用双层调度模型，上层为EMS系统最小化总运行成本，下层为EMS消除预测误差引起的波动最小，更加创新，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好，代码质量非常高！
实现效果：具体如下
这段代码看起来是一个较大的程序，包含了多个功能和模块。我将按照你的要求，尽量详细地解释每个部分的功能和工作。
首先，代码开头使用了一些命令来清除命令窗口和添加路径。这些命令不会对程序的功能产生影响，只是为了提供更好的命令行界面。
接下来是一段不允许修改的代码，它定义了一些全局变量和函数，以及一些选项和参数。这部分代码的目的是为后面的算法选择和输出提供支持。
然后是程序的初始化部分，它定义了两个全局变量`fst_output_data`和`snd_output_data`，并将它们初始化为空数组。接着，程序调用了`fcnSetStageParam`函数来设置`fst`和`snd`两个结构体的参数。
接下来是数据导入部分，程序导入了一些数据文件，并将数据存储在变量`mpcdata`、`pv_5m_data_all`和`wind_5m_data_all`中。这些数据文件包含了一些时间序列数据，用于后续的计算和分析。
然后是非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control，NMPC）算法的第一层迭代部分。在这个循环中，程序会读取一些数据，并进行第一层的模型预测控制计算。具体的计算过程在`fst_mpc`函数中实现。
在第一层迭代的过程中，程序会进行第二层的初始化操作。这部分代码定义了一些变量，并根据条件进行赋值。然后，程序进入第二层的迭代循环，进行第二层的模型预测控制计算。具体的计算过程在`snd_mpc`函数中实现。
第二层迭代结束后，程序会更新一些变量，并继续进行第一层的迭代。整个过程会循环执行，直到达到指定的迭代次数。
在整个程序的最后，程序会根据计算结果绘制一些图形，并保存一些数据。这些图形包括储能充放电功率、储能SOC值、发电功率、负荷参数曲线等。
总的来说，这段代码实现了一个复杂的非线性模型预测控制算法，涉及到了数据导入、参数设置、模型计算、迭代循环和结果输出等多个方面。在阅读代码时，你可以根据注释和函数调用来理解每个部分的功能和作用。
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