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内容概要：本文详细探讨了基于模型预测控制（MPC）的微网共享储能优化调度技术，分为日前优化和日内滚动MPC跟踪两大部分。日前优化部分通过分析居民用电需求，制定储能充放电策略，确保整体能源利用效率最大化。日内滚动MPC跟踪部分则通过预测模型、滚动优化和反馈校正，动态调整储能状态，保持系统稳定。文中提供了多个Python和MATLAB代码片段，展示了具体的技术实现细节，如K-means聚类、CVXPY建模、LSTM+ARIMA混合预测等。 适合人群：从事微网系统设计、储能优化调度的研究人员和技术开发者，以及对模型预测控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于微网系统的储能管理，旨在提高能源利用效率、降低运营成本，并确保系统在各种工况下的稳定性。主要目标是通过合理的储能调度，实现削峰填谷和平抑负荷波动。 其他说明：文章不仅介绍了理论背景，还分享了实际应用中的经验和教训，如处理光伏出力预测误差、优化求解器性能等问题。同时，文中提到的一些关键技术点，如充放电互斥约束、终端约束等，有助于深入理解MPC的应用挑战和解决方案。