【电网预测】智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法（Matlab实现）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab88888/article/details/143084778

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法是一种创新的技术手段，旨在优化智能电网的运行和管理。智能电网面临着复杂的挑战，包括分布式能源的整合、需求的动态变化以及系统的稳定性和可靠性要求。分布式模型预测控制为解决这些问题提供了一种有效的途径。它将整个电网划分为多个子系统，每个子系统独立进行模型预测控制，以实现局部目标的优化。博弈论方法在智能电网分布式模型预测控制中起着关键作用。通过将各个子系统视为博弈的参与者，它们在满足自身利益的同时，也需要考虑对整个电网系统的影响。博弈论可以帮助确定各个子系统之间的交互规则和策略，以实现全局最优解。这种方法可以促进分布式能源的高效利用，实现电力的供需平衡，提高电网的稳定性和可靠性。它还可以适应不同的运行条件和需求变化，具有较强的灵活性和适应性。总之，智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法为智能电网的发展提供了新的思路和解决方案，有望在未来的能源领域发挥重要作用。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc;
clear all;
close all;

addpath('/data'); 

Load = load('Load.mat');
Load = Load.BL(24:48);

% [Reulted Load Profile, Resulted Desicions] = Agg(a1,a2,#EVs,#Flexible Loads);
% Note that the best results, related to the simulations in the corresponding paper, %will be in hand in the case of having 10000 EVs and 10000 flexible loads.


[L_0_1_250,X_0_1_250] = Agg1(0,1,10,10);

[L_0_1_500,X_0_1_500] = Agg1(0,1,20,20);

[L_0_1_750,X_0_1_750] = Agg1(0,1,30,30);

[L_0_1_1000,X_0_1_1000] = Agg1(0,1,40,40);

[L_1_1_250,X_1_1_250] = Agg1(1,1,10,10);

[L_1_1_500,X_1_1_500] = Agg1(1,1,20,20);

[L_1_1_750,X_1_1_750] = Agg1(1,1,30,30);

[L_1_1_1000,X_1_1_1000] = Agg1(1,1,40,40);

[L_1_0_1000,X_1_0_1000] = Agg1(1,0,40,40);

[L_uncont,X_uncont] = Agg2(L_1_1_500,1,0,20,20);

Fig3_L = [L_1_0_1000;L_1_1_1000;L_0_1_1000]';

[Fig2,Fig3,Fig4] = Plot_Offline(Load,Fig3_L,L_0_1_250,L_0_1_500,L_0_1_750,L_0_1_1000,L_1_1_250,L_1_1_500,L_1_1_750,L_1_1_1000);

savefig(Fig2,'Fig2.fig');
savefig(Fig3,'Fig3.fig');
savefig(Fig4,'Fig4.fig');

figure(2);
openfig('Fig2.fig');
saveas(gcf, '../results/Fig2.png');

figure(3);
openfig('Fig3.fig');
saveas(gcf, '../results/Fig3.png')