基于模型预测控制的鸡舍微电网优化运行策略研究：提升家禽健康与能源效率的智能解决方案

为解决家禽养殖中环境参数动态调控与可再生能源高效利用的难题，研究人员开发了基于模型预测控制(MPC)的鸡舍微电网集成系统。该研究通过多变量协同优化，实现了温度、湿度、光照等关键参数的精准控制，同时整合光伏、风电与储能设备，显著降低电网依赖度。仿真结果表明，系统在春/冬两季场景下均能维持鸡舍最佳环境，能源自给率提升20-30%，为智慧农业提供了可复用的技术范式。

　　

现代畜牧业面临双重挑战：既要应对气候变化对畜禽健康的影响，又需解决养殖业高能耗与碳排放问题。传统鸡舍环境控制依赖经验性操作，难以协调温度、湿度、通风等动态参数，而间歇性可再生能源的接入更增加了系统复杂性。这些问题导致家禽应激反应增加、生产效率下降，同时能源浪费严重。

研究人员创新性地将微电网技术与模型预测控制(MPC)相结合，构建了智能鸡舍管理系统。该系统包含光伏阵列(3 kW)、风力发电机(9 kW)、储能电池(24 kWh)等分布式能源，以及辐射加热器(15 kW)、雾化系统(2.5 kW)等环境调控设备。通过建立多目标优化函数，同时最小化电网购电成本与环境参数偏差，实现了对7类执行器的协同控制。

关键技术包括：(1)基于物理模型的预测控制算法，处理温度/湿度等12个状态变量的耦合关系；(2)可再生能源发电预测模型，整合风速、辐照度等气象数据；(3)分层约束管理策略，确保设备运行在安全边界内。研究选取摩洛哥盖尼特拉地区春/冬两季实际数据验证，设置48小时预测时域与15分钟控制周期。

研究结果显示：

1. 温度调控：辐射加热器可将初始24°C升温至32°C(雏鸡期)，MPC使日均能耗降低18.7%。
2. 湿度管理：雾化系统在春季将相对湿度(RH)从42%提升至65-70%，冬季除湿系统使RH从80%降至50%。
3. 能源优化：春季场景下光伏贡献率达63%，储能系统(ESU)充放电效率达92%；冬季因可再生能源不足，电网供电占比增至78%。
4. 水资源管理：二级水泵每15分钟运行一次，保障5430只肉鸡饮水需求，水库水位波动控制在±5%以内。

该研究首次实现鸡舍环境-能源-水资源的全局优化，相比传统控制方法，能源利用效率提升25%，鸡群生产性能指标改善显著。MPC的前瞻性控制特性有效缓解了可再生能源间歇性带来的冲击，为农业微电网提供了标准化控制框架。未来可通过嵌入数字孪生技术，进一步强化系统的适应性与扩展性。论文成果发表于《Smart Agricultural Technology》，为智慧畜牧业的低碳转型提供了关键技术支撑。