【电力系统】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附Matlab代码

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🔥 内容介绍

社区综合能源系统 (Community Integrated Energy System, CIES) 作为一种新兴的能源供应和管理模式，在提高能源利用效率、降低环境污染、增强供能可靠性等方面具有显著优势。然而，随着可再生能源渗透率的不断提高，以及用户负荷呈现出多样化和波动性特征，传统的集中式优化运行策略面临着计算复杂度高、灵活性差等挑战。因此，如何实现 CIES 的分布式协同优化运行，成为当前研究的热点和难点。本文将深入探讨一种基于主从博弈的 CIES 分布式协同优化运行策略，旨在克服传统方法的局限性，实现更高效、更灵活的 CIES 运行。

一、社区综合能源系统面临的挑战与分布式协同优化的必要性

传统的 CIES 优化运行通常采用集中式方法，即由中央控制器收集所有用户的负荷需求和能源供应信息，然后进行统一优化调度。这种方法在理论上可以实现全局最优，但面临着诸多实际挑战：

信息安全与隐私保护:
集中式优化需要收集用户详细的负荷信息，这可能侵犯用户的隐私，并面临信息泄露的风险。
计算复杂度高:
随着 CIES 规模的扩大，用户数量和能源设备数量的增加，集中式优化的计算复杂度呈指数级增长，难以满足实时性要求。
鲁棒性差:
集中式优化依赖于中央控制器的稳定运行，一旦中央控制器发生故障，整个系统将瘫痪。
缺乏灵活性:
集中式优化难以适应用户负荷的快速变化和可再生能源的间歇性波动。

为了克服这些挑战，分布式协同优化成为 CIES 发展的必然趋势。分布式协同优化将整个系统分解为多个自治的子系统，每个子系统根据自身的信息和目标进行优化，并通过与其他子系统的协调，最终实现整体系统的优化运行。相比于集中式优化，分布式协同优化具有以下优点：

保护用户隐私:
每个子系统只掌握自身的信息，无需共享用户的详细负荷信息。
降低计算复杂度:
每个子系统只需解决规模较小的优化问题，计算复杂度大大降低。
提高鲁棒性:
子系统可以独立运行，即使某些子系统发生故障，也不会影响整个系统的运行。
增强灵活性:
子系统可以根据自身情况动态调整运行策略，更好地适应用户负荷和可再生能源的波动。

二、主从博弈模型在 CIES 分布式协同优化中的应用

主从博弈 (Stackelberg Game) 是一种非合作博弈，其中一个参与者作为领导者 (Leader) 首先做出决策，其他参与者作为跟随者 (Follower) 根据领导者的决策做出反应。在 CIES 分布式协同优化中，可以将 CIES 的运营者视为领导者，将社区内的用户视为跟随者。

1. 主从博弈模型构建:

领导者（CIES 运营者）模型:
CIES 运营者的目标是降低系统的运行成本，同时满足用户的用能需求。运营者可以控制可控分布式发电单元 (如燃气轮机、微燃机) 的出力，储能设备的充放电，以及与上级电网的交互功率。其优化模型通常包括以下目标函数和约束条件：
- 目标函数:
  最小化运行成本，包括发电成本、储能成本、购电成本等。
- 约束条件:
  功率平衡约束、设备容量约束、运行约束等。
跟随者（社区用户）模型:
社区用户的目标是最小化自身的用能成本，或者最大化自身的用能舒适度。用户可以根据电价信号调整自身的用能行为，例如转移可中断负荷的用电时间。其优化模型通常包括以下目标函数和约束条件：
- 目标函数:
  最小化用能成本，或者最大化用能舒适度。
- 约束条件:
  负荷需求约束、设备容量约束等。