【双层鲸鱼算法求解】基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心问题

（一）居民负荷调度的现实需求与博弈特性

随着分布式光伏、储能设备在居民侧的普及，居民负荷从 “被动消耗” 转向 “主动参与电网互动”，但调度过程中存在显著的非合作博弈特性：

1. 利益目标冲突：居民用户以 “自身用电成本最小化” 为目标（如优先使用光伏自发自用、避开电价高峰），而电网需兼顾 “负荷峰谷差最小化”“供电可靠性” 等全局目标，二者存在利益冲突；

1. 信息不对称：用户私有负荷信息（如用电习惯、设备参数）难以完全共享，导致集中式调度算法无法精准匹配用户需求；

1. 负荷多样性：居民负荷涵盖可平移负荷（如洗衣机、电动汽车）、可调节负荷（如空调、热水器）、不可中断负荷（如照明、冰箱），不同类型负荷的调度灵活性差异显著，需分层优化。

传统集中式调度算法（如遗传算法、粒子群优化）未充分考虑用户的非合作博弈行为，易导致用户抵触（如拒绝调整用电习惯），调度方案执行率不足 60%。因此，需构建基于非合作博弈的分层调度模型，通过博弈均衡实现 “用户自主决策” 与 “电网全局优化” 的协同，同时引入高效智能算法解决博弈均衡与负荷调度的双层优化问题。

（二）双层鲸鱼算法的技术优势

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）通过模拟座头鲸的 “包围捕食”“气泡网攻击” 行为实现全局寻优，具有参数少、收敛速度快、鲁棒性强的特点。针对居民负荷分层调度的 “博弈均衡求解 - 负荷优化调度” 双层需求，设计双层鲸鱼算法：

1. 上层算法：求解非合作博弈的纳什均衡点，确定各用户的最优负荷调整策略（如峰谷时段用电分配），确保用户利益最大化；

1. 下层算法：在纳什均衡约束下，优化单用户内部的负荷调度（如可平移负荷的启停时间、可调节负荷的功率调节），提升用户用电效率；

1. 协同机制：上层算法输出的均衡策略作为下层算法的约束条件，下层算法的调度结果反馈至上层，动态修正博弈收益矩阵，实现双层优化的迭代收敛。

（三）核心研究目标

1. 构建非合作博弈居民负荷分层调度模型，明确用户博弈策略、收益函数与电网约束条件；

1. 设计双层鲸鱼算法，实现博弈纳什均衡与负荷调度的高效协同优化，纳什均衡求解精度≥95%；

1. 通过算例验证（如 100 户居民、含光伏 / 储能），调度后用户用电成本降低 15%-20%，电网峰谷差降低 25% 以上，算法收敛速度较传统 WOA 提升 30%。

二、非合作博弈居民负荷分层调度模型构建

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 白拯坤.虚拟电厂优化调度问题的研究与解决[D].天津理工大学[2025-10-28].

[2] 邢志伟,乔晓辉.飞机地面除冰运行的非合作博弈研究[J].系统仿真学报, 2011, 23(3):5.DOI:CNKI:SUN:XTFZ.0.2011-03-004.

[3] 何开伦.绿色生鲜猪肉供应链定价模型及应用研究[J].情报杂志, 2010, 29(B06):4.DOI:10.3969/j.issn.1002-1965.2010.z1.111.

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