# 微电网能量优化调度算法：让每一度电去对的地方 能量优化调度怎么算？线性规划、模型预测控制与启发式，结合中腾数能VGRID EMS 策略引擎。 优化目标 在约束（电池、功率、电价、备电）下，最小化成本或最大化自用/收益，是 EMS 的核心算法。 常用方法 **规则/启发式**：基于 SOC 与时段阈值的策略，简单可靠（中腾数能VGRID AEMS 内置）。 **线性/动态规划**：求全局最优，适合离线计划。 **模型预测控制（MPC）**：滚动优化，应对预测误差。 工程权衡 算法不是越复杂越好，稳定、可解释、易现场调参更重要；超标准并机项目（如[矿场 2.5MW](/zh/cases)）还需系统级协同。 ## EMS 优化算法是什么？ 在约束下求最优充放电计划，最小化成本或最大化收益。 ## 复杂算法一定更好吗？ 不一定。稳定、可解释、易调参的规则策略在很多项目更可靠。 ## 中腾数能VGRID EMS 用哪种？ 内置规则/启发式策略（自发自用、峰谷、防逆流等），并支持远程调优。 ## 预测误差怎么处理？ 用 MPC 滚动优化或保守 SOC 裕度吸收误差。