文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于纳什谈判的光伏产消者与共享储能协同参与市场优化策略》

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本文提出了一种基于纳什谈判的光伏产消者与共享储能协同参与市场优化策略，旨在解决分布式光伏快速发展所带来的能源消纳问题，并重点关注分布式光伏配储参与市场交易的情景。以下是文章的核心内容概述：

研究背景：
- 分布式光伏发展迅速，但面临电网承载能力和消纳问题。
- 分布式光伏配置储能可以平衡能源供需，提高系统稳定性和可靠性。
- 点对点（P2P）交易作为一种新兴市场机制，对推动分布式光伏发展具有重要意义。
研究框架：
- 提出了基于P2P交易的多产消者和共享储能联盟模型。
- 将联盟就地消纳效益纳入成本收益函数，构建联盟协同参与市场的优化模型。
纳什谈判方法：
- 采用纳什谈判方法对模型进行改进，确保市场交易的可行性。
- 使用两阶段非对称纳什谈判方法进行能量共享，以凸显共享储能在联盟协同中的作用。
模型优化：
- 考虑数据隐私和安全，采用改进的交替方向乘子法（ADMM）进行分布式求解。
- 通过算例分析验证了模型的有效性，结果表明模型能够降低产消者成本并促进分布式清洁能源的就近消纳。
关键结论：
- 所提出的优化模型是分布式光伏参与电力市场的可行模式，具有经济成本优势。
- 加入共享储能后，可以进一步降低联盟各主体成本，提升配电网承载力，延缓配电网扩容改造投资。

本文的研究为分布式光伏产消者与共享储能的协同参与市场提供了一种新的优化策略，有助于实现能源的高效利用和电力市场的健康发展。

以下是仿真复现思路的描述以及对应的程序代码表示。为了简化，这里使用Python语言，并假设使用Pyomo库来构建和求解优化模型。

# 导入必要的库
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory

# 定义仿真参数
num_prosumers = 3  # 产消者数量
num_hours = 24  # 模拟的小时数
grid_price_buy = 0.6  # 电网购电价格
grid_price_sell = 0.1  # 电网售电价格
shared_storage_cost = 1373.31  # 共享储能单位能量容量成本

# 创建模型
model = ConcreteModel()

# 定义变量
model.P2P_price = Var(within=NonNegativeReals)  # P2P交易价格
model.grid_buy = Var(within=NonNegativeReals)  # 从电网购电量
model.grid_sell = Var(within=NonNegativeReals)  # 向电网售电量
model.shared_storage_charge = Var(within=NonNegativeReals)  # 共享储能充电量
model.shared_storage_discharge = Var(within=NonNegativeReals)  # 共享储能放电量

# 定义目标函数（最小化联盟总体成本）
def objective_rule(model):
    return model.grid_buy * grid_price_buy + model.grid_sell * grid_price_sell + \
           model.shared_storage_charge * shared_storage_cost + \
           model.shared_storage_discharge * shared_storage_cost
model.objective = Objective(rule=objective_rule, sense=minimize)

# 添加约束条件（功率平衡约束）
def power_balance_constraint_rule(model, i):
    return model.grid_buy[i] + model.shared_storage_discharge[i] - \
           model.grid_sell[i] - model.shared_storage_charge[i] == 0
model.power_balance_constraints = Constraint(num_prosumers, rule=power_balance_constraint_rule)

# 添加现货市场价格不确定性约束
def price_uncertainty_constraint_rule(model):
    return model.P2P_price <= grid_price_sell + grid_price_buy
model.price_uncertainty_constraints = Constraint(rule=price_uncertainty_constraint_rule)

# 求解模型
solver = SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(model, tee=True)

# 输出结果
print("P2P交易价格:", model.P2P_price.value)
print("从电网购电量:", model.grid_buy.value)
print("向电网售电量:", model.grid_sell.value)
print("共享储能充电量:", model.shared_storage_charge.value)
print("共享储能放电量:", model.shared_storage_discharge.value)

# 仿真主循环（下层模型）
for hour in range(num_hours):
    # 更新风电出力和现货价格不确定性
    wind_power_actual = wind_power_forecast * (1 + wind_power_uncertainty * random.random())
    price_actual = market_price * (1 + price_uncertainty * random.random())

    # 根据实际出力和价格更新租赁容量
    def update_capacity_rule(model):
        return model.shared_storage_charge == wind_power_actual / price_actual
    model.update_capacity_constraints = Constraint(rule=update_capacity_rule)

    # 求解下层模型
    results = solver.solve(model, tee=False)

    # 输出每小时的租赁容量结果
    print("小时 {}: 共享储能容量 {}".format(hour, model.shared_storage_charge.value))

注释：

此代码仅为仿真复现思路的简化表示，实际实现需要根据具体的网络结构、环境交互逻辑和约束条件进行详细设计。
random.random() 用于模拟不确定性因素，实际应用中可能需要更复杂的随机过程或场景分析方法。
wind_power_forecast 和 market_price 需要根据实际情况或历史数据进行预测。
Pyomo是一个用于优化的Python库，glpk是一个开源的线性规划求解器。
上层模型的目标是最小化联盟总体成本，下层模型的目标是根据不确定性更新共享储能的充放电策略。
代码中省略了具体的数据输入和模型参数设置，这些需要根据实际的电动汽车充电网络和交通模型来实现。

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