基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心问题

随着分布式能源渗透率的持续提升，以 “源网荷储” 一体化为核心的微网成为配电网转型的重要载体。然而，单一微网受限于能源出力波动性（如光伏、风电的间歇性）、负荷峰谷差以及储能容量约束，往往面临 “弃风弃光” 与 “供电缺口” 并存的困境。多微网通过电能共享实现能源互补，可显著提升分布式能源消纳率与供电可靠性，是突破单一微网运行瓶颈的关键路径。

但多微网电能共享面临两大核心矛盾：一是利益分配不均，不同微网的能源禀赋（如可再生能源装机比例、储能容量）、负荷特性（如峰谷时段、用电可靠性需求）存在差异，若采用 “平均分配” 或 “单一定价” 模式，易导致高贡献微网（如高比例可再生能源微网）收益受损，低贡献微网（如高负荷缺额微网）过度依赖，削弱共享积极性；二是运行效率低下，传统优化策略多聚焦 “整体成本最小化”，忽视个体微网的利益诉求，可能引发微网间的策略性博弈（如隐瞒真实出力 / 负荷数据），导致优化结果难以落地。

非对称纳什谈判理论（Asymmetric Nash Bargaining Theory）为解决上述矛盾提供了理想工具。该理论通过引入 “谈判权重” 量化不同主体的议价能力，在满足个体理性约束的前提下，实现 “整体收益最大化” 与 “个体利益公平分配” 的平衡，恰好匹配多微网电能共享中 “效率与公平兼顾” 的需求。因此，构建基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略，对推动多微网协同发展具有重要理论与工程价值。

二、相关理论与概念界定

（一）多微网电能共享系统架构

多微网电能共享系统通常由个体微网、共享联络线与协调控制中心三部分组成：

1. 个体微网：包含分布式能源（光伏、风电、微型燃气轮机）、储能系统、可控负荷（如工商业可调负荷、居民柔性负荷）与本地负荷，具备 “源荷储” 自主运行能力，可根据自身供需状态（盈余 / 缺额）参与电能共享；

1. 共享联络线：承担微网间电能传输功能，需考虑传输损耗（如电阻损耗）与容量约束（避免过流跳闸）；

1. 协调控制中心：作为核心决策单元，负责收集各微网的供需预测数据、制定电能共享价格与传输计划，并通过非对称纳什谈判机制分配共享收益。

根据运行模式差异，电能共享可分为 “peer-to-peer（P2P）直接共享” 与 “集中式中转共享”：前者由微网间直接协商交易，适用于小规模多微网；后者由协调控制中心统一调度，适用于大规模、高复杂度系统，本文聚焦后者展开研究。

三、基于非对称纳什谈判的优化模型构建

四、模型求解与策略优化

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴锦领,楼平,管敏渊,等.基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略[J].电网技术, 2022(007):046.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2021.1590.

[2] 顾杰,黄陈蓉,张建德,等.考虑消纳责任权重和共享储能介入的多微网非对称纳什谈判[J].电力需求侧管理, 2023, 25(5):47-52.

[3] 胡亚春,窦震海,张志一,等.基于分布鲁棒和改进纳什谈判的多微网-共享储能运行优化策略[J].电力建设, 2024, 45(7):100-112.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2024.07.009.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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