文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《考虑异质户型差异与聚合构成的采暖负荷群主从博弈策略》-优快云博客

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这篇文章《考虑异质户型差异与聚合构成的采暖负荷群主从博弈策略》主要研究了在以新能源为主体的新型电力系统中，如何通过挖掘负荷侧调节潜力，特别是居民分散式电采暖群，来提升电网的调节能力。以下是文章的核心内容：

研究背景：
- 新型电力系统中，源侧调节能力逐渐劣化，需要挖掘负荷侧的调节潜力。
- 电采暖负荷因其快速响应速率和较宽的调控区间，展现出较强的时移能力。
研究对象：
- 以居民分散式电采暖群为研究对象。
模型构建：
- 基于建筑热力学理论，构建电采暖房间温变功率动态模型。
- 考虑用户户型差异及聚合户型占比，建立采暖负荷群精细化聚合模型。
- 以可调控电量为指标量化采暖负荷群调节潜力。
博弈策略：
- 构建由负荷聚集商（LA）为主导者、集群用户为跟随者的主从博弈模型。
- LA制定系统内电能调度计划与最优采暖电价。
- 集群用户依据采暖电价确定自身采暖计划。
算例验证：
- 通过算例验证了博弈模型能够激发异质户型差异用户的需求响应潜力，实现LA与用户经济共赢。
主要结论：
- 异质户型差异与聚合构成对采暖负荷群调节潜力有显著影响。
- 大户型占比高的聚合用户群体在博弈电价激励下响应效果更好，能为LA带来更高的经济收益。
- 用户参与博弈能降低支付成本，同时提升LA的净利润。
研究支持：
- 研究由吉林省产业技术研究与开发项目支持。
关键词：
- 分散式电采暖、热力学理论、负荷聚集商（LA）、主从博弈、异质户型差异。

这篇文章通过理论分析和模型构建，提出了一种新的策略来优化电力系统中的负荷调节，特别是在新能源比例较高的背景下，具有重要的实际应用价值。

以下是仿真复现思路的描述，以及使用Python语言实现的程序框架。请注意，以下代码是一个简化的框架，用于展示如何结构化这个问题的解决方案。实际的实现需要根据具体的模型参数和数据进行调整。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义电采暖房间温变功率动态模型
def electric_heating_model(T_in, P_heat, P_solar, R_eq, C_eq, T_out, delta_t):
    """
    根据给定的室内温度、电采暖制热功率、太阳辐射热量、等效热阻和等效热容、室外温度和时间步长
    计算下一个时间步的室内温度。
    
    参数:
    T_in: 室内温度
    P_heat: 电采暖制热功率
    P_solar: 太阳辐射热量
    R_eq: 等效热阻
    C_eq: 等效热容
    T_out: 室外温度
    delta_t: 时间步长
    
    返回:
    下一个时间步的室内温度
    """
    # 根据文档中的公式(5)和(6)进行计算
    T_in_next = T_out + 1 + K * (P_heat + P_solar) * R_eq - (T_out + 1 + (P_heat + P_solar) * R_eq - T_in) * np.exp(delta_t / (R_eq * C_eq))
    return T_in_next

# 定义主从博弈模型
def master_slave_game(LA, users, prices):
    """
    根据负荷聚集商(LA)、用户群体和电价进行主从博弈。
    
    参数:
    LA: 负荷聚集商策略
    users: 用户群体策略
    prices: 电价
    
    返回:
    LA和用户的收益
    """
    # 根据文档中的博弈模型进行计算
    # 这里需要根据具体的博弈模型细节来实现
    LA_profit = 0  # LA的净利润
    user_cost = 0  # 用户的总支付成本
    # ... 实现博弈逻辑
    return LA_profit, user_cost

# 仿真算例
def simulation_example():
    # 初始化参数
    T_in = 20  # 初始室内温度
    P_heat = 5  # 电采暖额定功率
    P_solar = 0  # 太阳辐射热量（示例值）
    R_eq = 0.0169  # 等效热阻（示例值）
    C_eq = 1.24  # 等效热容（示例值）
    T_out = -5  # 室外温度（示例值）
    delta_t = 1  # 时间步长（示例值）
    
    # 电采暖房间温变功率动态模型仿真
    T_in_next = electric_heating_model(T_in, P_heat, P_solar, R_eq, C_eq, T_out, delta_t)
    print(f"下一个时间步的室内温度: {T_in_next}")
    
    # 主从博弈模型仿真
    # 这里需要根据具体的博弈模型细节来初始化LA和用户的策略
    LA_profit, user_cost = master_slave_game(LA_strategy, user_strategies, prices)
    print(f"LA的净利润: {LA_profit}, 用户的总支付成本: {user_cost}")

# 运行仿真算例
simulation_example()

注释：

electric_heating_model 函数根据房间温变功率动态模型计算下一个时间步的室内温度。
master_slave_game 函数实现了主从博弈模型，计算LA和用户的收益。
simulation_example 函数初始化了仿真所需的参数，并调用了上述两个函数来执行仿真。
请注意，实际的模型参数和博弈逻辑需要根据文章中的具体描述来实现。
这个框架提供了一个起点，但详细的模型实现和参数调整是必需的，以便准确地复现文章中的仿真结果。

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