【文章复现】基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同 优化运行策略

随着能源市场由传统的垂直一体式结构向交互竞争型 结构转变,社区综合能源系统的分布式特征愈发明显,传统 的集中优化方法难以揭示多主体间的交互行为。该文提出一 种基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行 策略,将综合能源销售商作为领导者,新能源冷热电联供运 营商和负荷聚合商作为跟随者,求解各方在追求目标最优时 的交互策略。首先,介绍社区综合能源系统的交易模式及数 学模型,并将其嵌入到主从博弈框架下,建立一主多从的分 布式协同优化模型。其次,证明 Stackelberg 均衡的唯一性, 并通过遗传算法和二次规划相结合的算法求解。最后,通过 算例验证所提方法的有效性,供能侧的收益和用能侧的消费 者剩余同时得到提升。

部分代码:

clc

clear;

Max_Dt=20;%最大迭代次数300

D=144;%搜索空间维数(未知数个数) (1-24为售电价格,25-48为售热价格,49-96电需求响应价格,96-144为热需求响应价格)

N=10;%粒子个数600

w_max=0.9;

w_min=0.4;

v_max=0.2;

s=1;

%%%%%粒子初始化%%%%%

x=zeros(N,D);

for i=1:N

for j=1:9

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.03;

end

for j=10:12

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.45;

end

for j=13:16

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.85;

end

for j=17:20

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.45;

end

for j=21:22

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.85;

end

for j=23:24

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.35+rand()*0.45;

end

for j=25:48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.2+rand()*0.3;

end

for j=1+48:9+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.1;

end

for j=10+48:12+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.3;

end

for j=13+48:16+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.55;

end

for j=17+48:20+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.3;

end

for j=21+48:22+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.55;

end

for j=23+48:24+48

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.1+rand()*0.3;

end

for j=1+72:9+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.05;

end

for j=10+72:12+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.25;

end

for j=13+72:16+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.45;

end

for j=17+72:20+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.25;

end

for j=21+72:22+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.45;

end

for j=23+72:24+72

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.25;

end

for j=97:144

v(i,j)=0.0;

x(i,j)=0.05+rand()*0.15;

end

end

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