近年来,随着光伏产业的迅速发展以及各国政府对基于新能源设备的离散微电网的投资与扶持,越来越多的分布式控制绿色智能房屋模型走进人们的视野。本文中,模型预测控制作为一种最优控制方法,被用于智能房屋的能源管理系统中。在考虑到诸如室外温度及太阳辐射的干扰情况的前提下,该系统的目的是收集太阳能阵列板产生的电能,将其最优化利用到热泵中以控制室内温度并满足各负载的电能需求。本文中智能房屋管理系统包括热力系统和电力系统两大部分:(1)热力系统的物理模型通过二次规划问题进行描述。在达到控制室内温度在参考温度附近的同时,热泵的电力消耗得到合理分配,从而达到能源的最大化利用。与此同时,热泵的电力消耗作为热力系统的控制输入将作为电力系统负载的一部分进行仿真计算。(2)相对于热力系统,电力系统将通过MPC(模型预测控制)控制算法中的MIMO(多输入多输出)线性系统建立状态空间模型。对于该模型的最优化问题,我们基于不同控制要求项的总和,建立成本函数。其目标是不仅能够满足总体电力需求,而且在控制过程中能够优先使用太阳能光伏阵列板直接供电,从而减少对电池供电的依赖。本文所建立的模型中使用的数据均来自Fraunhofer Institute在德国马格德堡市的测量数据。