内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化方法，并提供了相应的Matlab代码实现。文中还涉及多种优化算法和技术在不同工程领域的应用，如改进引导滤波器、扩展卡尔曼滤波器、多目标向日葵优化算法（MOSFO）、蛇优化算法（MOSO）等，重点聚焦于微电网多目标优化调度问题。通过MPC方法对微电网中的能源进行动态预测与优化调度，提升系统运行效率与稳定性，同时应对分布式电源不确定性带来的挑战。配套代码便于读者复现与验证算法性能。; 适合人群：具备一定电力系统或自动化背景，熟悉Matlab编程，从事新能源、智能优化或微电网相关研究的科研人员及研究生；; 使用场景及目标：①实现微电网在多目标条件下的优化调度；②处理分布式电源不确定性对配电网的影响；③学习并应用MPC控制策略于实际能源系统调度中；④对比分析不同智能优化算法在路径规划、调度等问题中的表现； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与网盘资料，按主题逐步实践，重点关注MPC在微电网中的建模过程与优化机制，同时可拓展至其他智能算法的应用场景。

Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题，以微电网运行成本最小为目标函数，能量设备包含风电、光伏以及蓄电池，同时考虑到电价和与电网的交互，约束条件包含蓄电池SOC约束、交换功率约束、功率平衡等约束。程序里展现的蓄电池模型通过混合整数线性规划的写法非常值得参考。程序运行良好，出图效果很好，且可拓展性很好。程序实测采用gurobi求解器求解一样可以获得同样的结果。

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将NSGA2传统标准程序进行注释，并应用在微电网的经济优化上，文件中的sj,xlsx是风电光伏负荷数据，evaluate_objective.m是目标函数并且注释，initialize_variables.m这里可以进行条件约束。 此程序可使新手轻松入门多目标优化问题和NSGAII算法。