微电网管理系统优化调度研究（MATLAB/SIMULINK源码分享）：能源管理系统(EMS)的
实践与验证
微电网调度就像玩一场实时策略游戏——电价波动是随机刷新的野怪，光伏和风机是自带CD的技能，
储能系统得掐着点开大招。咱们今天拆解两种实战调度策略，MATLAB代码直接扒开看内脏。
先看简单粗暴的启发式策略，这玩意儿核心就三行条件判断：
```matlab
if current_time == cheap_hours
grid_charge = max_power;
elseif current_time == peak_hours
battery_discharge = min(max_discharge, load_demand);
else
% 佛系模式，爱咋咋地
end
```
这种策略相当于给电网电价画了三个色块：绿色时段疯狂充电，红色时段拼命放电，灰色时段躺平。
实际跑起来会发现，电池经常在电价拐点前半小时就放空弹药，后面高价时段只能干瞪眼。
这时候就得请出线性规划大法。构建目标函数时，要把24小时的电价曲线揉进成本计算：
```matlab
f = [time_varying_price, battery_degradation_cost]; % 成本向量
A = [pv_generation - load_demand; % 供需平衡约束
battery_soc_constraint];
b = [zeros(24,1);
max_soc*ones(24,1)];
opt_schedule = linprog(f,A,b,[],[],lb,ub);
```
这个模型最阴险的地方在battery_degradation_cost参数，电池损耗成本要是估不准，优化结果可
能比启发式策略还坑爹。实测时发现，当把循环寿命换算成每度电0.2元成本时，系统会在电价差0.25元以
上的时段才触发交易。
仿真模型里有个骚操作——用风机出力制造混沌变量。某次测试中，把风机预测误差调到±30%，优化
策略的储能调度频次直接腰斩。这说明在不确定性面前，优化算法得学会"留白"，别把电池容量算得太满。
