Multiobjective Model Predictive Control for Residential Demand Response Management Under Uncertainty
作者: Guan-Ting Lin, Wei-Yu Chiu, Chien-Feng Wu, Asef Nazari, Dhananjay Thiruvady
分类: eess.SY
发布日期: 2026-01-13
备注: 29 pages, 5 figures
期刊: Energy (2025)
DOI: 10.1016/j.energy.2025.136249
💡 一句话要点
提出基于多目标模型预测控制的住宅需求响应管理方法，应对不确定性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多目标优化 模型预测控制 需求响应 家庭能源管理 不确定性 Laguerre函数 进化算法
📋 核心要点
- 现有需求响应方法难以在实时电价下同时优化电力成本和用户满意度，且对不确定性考虑不足。
- 提出一种基于Laguerre函数参数化的多目标模型预测控制方法，并设计约束多目标进化算法求解。
- 仿真结果表明，该方法在不确定性下能有效降低成本增加，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本研究针对需求响应项目中的住宅用户，需要在实时电价下平衡电力成本和用户不满意度的问题，提出了一种基于多目标模型预测控制的家庭能源管理系统方法，该系统配备电池储能，旨在最小化上述两个目标，同时减轻不确定性带来的影响。该方法使用Laguerre函数参数化控制信号，将优化问题转化为具有线性不等式的优化问题，从而实现高效探索。开发了一种约束多目标进化算法，结合了基于凸采样的交叉和变异算子，以确保可行解。仿真结果表明，与现有方法相比，所提出的方法性能更优，在不确定性下，成本增加限制在0.52％以内，而其他方法至少为2.3％。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决住宅用户参与需求响应时，如何在实时电价波动和用户舒适度需求之间取得平衡，同时应对电力需求和可再生能源发电的不确定性。现有方法通常难以同时优化多个目标，并且对不确定性的鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是利用多目标模型预测控制（MOMPC）框架，同时优化电力成本和用户不满意度。通过Laguerre函数参数化控制信号，将复杂的优化问题转化为线性不等式约束的优化问题，从而提高求解效率。此外，采用约束多目标进化算法（CMOEA）来寻找Pareto最优解，为用户提供多种选择。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 预测模块：预测未来一段时间内的电力需求、可再生能源发电量和实时电价。2) 优化模块：基于MOMPC框架，利用Laguerre函数参数化控制信号，并采用CMOEA求解多目标优化问题。3) 控制模块：根据优化结果，控制家庭能源管理系统中的设备，如电池储能系统、空调等。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 将Laguerre函数引入到MOMPC中，简化了优化问题，提高了求解效率。2) 提出了一种基于凸采样的交叉和变异算子的CMOEA，能够更好地探索可行解空间，并保证解的可行性。3) 综合考虑了电力成本、用户不满意度和不确定性，提高了系统的鲁棒性和实用性。
关键设计：Laguerre函数的阶数是一个关键参数，需要根据具体应用场景进行调整。CMOEA中的交叉和变异概率也需要仔细设置，以平衡探索和利用。目标函数的设计需要充分考虑用户偏好，例如，可以通过加权的方式来调整电力成本和用户不满意度的相对重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的方法在不确定性条件下，能够将电力成本的增加限制在0.52%以内，显著优于现有方法（至少2.3%）。这表明该方法具有较强的鲁棒性和实用性，能够有效应对实际应用中的各种不确定性因素。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、智能电网等领域，帮助住宅用户更有效地参与需求响应项目，降低用电成本，提高能源利用效率，并提升用户舒适度。未来，该方法可扩展到商业建筑、工业园区等更复杂的能源管理系统中，促进能源可持续发展。
📄 摘要（原文）
Residential users in demand response programs must balance electricity costs and user dissatisfaction under real-time pricing. This study proposes a multiobjective model predictive control approach for home energy management systems with battery storage, aiming to minimize both objectives while mitigating uncertainties. Laguerre functions parameterize control signals, transforming the optimization problem into one with linear inequalities for efficient exploration. A constrained multiobjective evolutionary algorithm, incorporating convex sampler-based crossover and mutation, is developed to ensure feasible solutions. Simulations show that the proposed method outperforms existing approaches, limiting cost increases to 0.52\% under uncertainties, compared to at least 2.3\% with other methods.