【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）

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💥1 概述

文献来源：

摘要：为了促进微电网之间的能源互助，扩大能源交互类型，提高可再生能源利用率，本文提出了一种基于纳什博弈的面向多微电网（MMGs）的双层共享策略。首先，对微电网模型进行低碳转型，将源侧转化为综合灵活的碳捕获热电厂运行模式。然后，构建基于纳什博弈的多微电网主体电热双层共享模型，将其分解为收益最大化子问题和收益再分配子问题。在收益最大化子问题中，以碳配额的最低运营成本和分阶段碳交易为目标，采用交替方向乘子法进行分布式解决。在收益再分配子问题中，通过构建不同时期和能源类型的非对称能源映射贡献函数，实现合理的收益再分配。最后，仿真结果验证了所提出方法的有效性。结果表明，本文的策略可以实现多微电网（MMG）联盟的经济目标优化，并具有合理的收益再分配、促进风能和太阳能消费、减少碳排放的优势。

关键词：纳什博弈；多微电网；电热双层共享；气电厂低碳转型；交替方向乘子法；CHP

《中国至2060年碳中和研究报告》指出:“低碳零碳技术是实现碳中和目标的关键，特别是在这些方面，如捕集、利用和储存(CCUS)，负排放和碳汇”。促进可再生能源的有效利实现电力系统的低碳、清洁能源供应，这些将是一举两得今后的重点研究方向。微电网是整合生产者和销售者的重要途径。在内部,包含各种分布式电源和多种类型的负载，可以促进能源的自我生产和自我消耗。同时，对外也可以与电网互动，实现供销一体化。点对点(P2P)微电网间的能源交易可以有效降低微电网的用电成本;提高新能源利用率，减少碳排放。

详细文章讲解见第4部分。 

一、策略框架与核心思想

该策略旨在通过纳什博弈理论实现多微网（Multi-Microgrid, MMG）在电-热能源共享中的经济与低碳协同优化。核心架构分为双层：

1. 上层：联盟收益最大化
   以微网联盟整体运行成本最低为目标，整合电/热负荷平衡、低碳设备（碳捕集、P2G）、阶梯碳交易机制。
2. 下层：收益再分配
   基于非对称纳什谈判（Asymmetric Nash Bargaining），按各微网在能源共享中的贡献度（分时段、分能源类型）公平分配收益。

创新点：

• 引入三阶段低碳改造模型（源侧低碳化→电热协同→博弈优化），深化能量流优化；
• 构建非对称能量映射贡献函数，量化不同时段、能源类型的微网贡献差异。

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二、数学模型与关键约束

1. 目标函数

2. 核心约束条件

• 

3. 收益分配模型（下层问题）

基于纳什谈判的支付效益最大化：

• 
  通过非对称贡献权重ωit调整分配比例，反映不同时段微网的电/热贡献差异。

---

三、求解算法：ADMM分布式优化

为保护隐私并解决非凸问题，采用 交替方向乘子法（ADMM）：

1. 分解问题：
   将上层问题按微网分解为子问题，引入辅助变量zij,et,zij,htzij,et​,zij,ht​表示交易共识。

2. 迭代更新：

   • 

3. 收益分配求解：
   采用 层次分析法（AHP） 计算贡献权重ωitωit​，并解析求解纳什谈判方程。

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四、实验参数设置

1. 微网结构参数（典型3微网系统）：

设备	参数范围	单位
CHP供电功率	0 – 6000	kW
CCS耗电功率	0 – 1200	kW
P2G耗电功率	0 – 1500	kW
储能容量	500 – 2500	kWh
充放电功率	0 – 400	kW
可转移电负荷	±10%基准负荷	kW

2. 能源与碳交易参数：

• 电价：分时电价 [0.40, 0.75, 1.20] 元/kWh；
• 碳配额：0.648 kg/(kW·h) ；
• 碳价：0.252 元/kg；
• 可再生能源：光伏/风电出力按典型日曲线。

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五、仿真结果对比

1. 经济性与低碳性提升：

模式	总成本降低	碳排放减少	新能源消纳率
独立运行	Baseline	Baseline	82%
合作博弈（本文）	12.7%	18.3%	95%

数据来源：

2. 收益分配公平性：

• 微网贡献度高时段（如午间光伏高峰）获得更高分成，分配偏差率<5%。
• 合作模式使各微网收益提升0.66%~1.07%（对比非合作博弈）。

3. 算法性能：

子问题	收敛迭代次数	计算时间
收益最大化	62	723 s
收益再分配	26	249 s

4. 能源时空转移效果：

• 电能：负荷低谷区（00:00–07:00）向高峰区售电，削峰率23.1%；
• 热能：商业区在00:00–09:00向工业区售热，热能利用率提升17.5%。

  

---

六、总结与创新价值

该策略通过双层纳什博弈架构与分布式ADMM求解，解决了多微网电热共享中的三个关键问题：

1. 经济-低碳协同：阶梯碳交易+CCS/P2G降低单位能耗碳排放；
2. 隐私保护：ADMM实现分布式优化，避免数据集中；
3. 利益分配公平性：非对称贡献函数量化微网差异。

局限与展望：当前模型未考虑风光不确定性（可结合分布鲁棒优化），未来可探索电-热-碳-氢多能流协同。

核心结论：本文策略在保证各微网自主决策权的前提下，验证了联盟总成本降低12.7%、碳排放减少18.3%的效益，为多微网能源共享提供了兼顾经济性与公平性的解决方案。

📚2 运行结果

部分代码：

%微网2(MG2)的分布式优化迭代模型
%调节Soc_C就可以实现，加不加CO2溶液存储器
function [ P_e_21 , Obj_MG_21 ] =  Copy_of_Fun_MG_21( P_e_12 ,P_e_23 ,P_e_32 ,lambda_e_12,lambda_e_23  )
%% 决策变量初始化
L_e=sdpvar(1,24); %微网经过需求响应后实际的电负荷
L_h=sdpvar(1,24); %微网经过需求响应后实际的热负荷
P_e_cut=sdpvar(1,24);   %微网的可削减电负荷
P_e_tran=sdpvar(1,24);  %微网的可转移电负荷
P_h_DR=sdpvar(1,24);    %微网的可削减热负荷
E_bat=sdpvar(1,24);     %微网中的储电设备的储电余量
P_batc=sdpvar(1,24);    %储电设备的充电功率
P_batd=sdpvar(1,24);    %储电设备的放电功率
U_abs=binvar(1,24);     %储电设备的放电状态位,取1时为放电,0为未放电
U_relea=binvar(1,24);   %储电设备的充电状态位,取1时为充电,0为未充电
P_e_wd=sdpvar(1,24); %风力的实际出力值
P_e_GT=sdpvar(1,24); %燃气轮机的发电功率
P_h_GT=sdpvar(1,24); %燃气轮机的产热功率
P_h_GB=sdpvar(1,24); %余热锅炉的产热功率
P_buy=sdpvar(1,24);  %微网向外电网的购买的电功率
P_sell=sdpvar(1,24); %微网向外电网的售出的电功率
Gas_GT=sdpvar(1,24); %GT的耗气量
Gas_GB=sdpvar(1,24); %GB的耗气量
Gas=sdpvar(1,24);    %系统的总耗气量
%P2G+CCS
P_e1=sdpvar(1,24); %CHP的供电功率
P_e3=sdpvar(1,24); %CHP的供给P2G的功率
P_e2=sdpvar(1,24); %CHP的供给CCS的功率
P_h=sdpvar(1,24);  %CHP的输出热功率
P_gs=sdpvar(1,24); %P2G的产气功率
C_ccs=sdpvar(1,24); %CCS的碳捕集二氧化碳量
C_p2g=sdpvar(1,24); %P2G所用的二氧化碳量  
Soc_C = sdpvar(1,24); %CCS的碳捕集量/P2G所用的二氧化碳量  
P_e_21 = sdpvar(1,24); %微网2给微网1的电量   

%% 导入电/热负荷和电网购电电价
 Predict_wd = [3716,3646,3617,3469,3401,3373,3168,2865,2712,2528,2572,2645,2681,2588,2594,2701,2638,2593,2674,2745,2851,2949,3529,3704 ];
 L_e0   = [7764,6828,6116,6290,6377,6224,6420,7655,8761,11253,12184,13009,13809,13940,14005,13763,13671,14117,13216,11604,11197,9682,8960,8496] ;
 L_h0   = [7783,7740,7842,7449,7772,7876,7639,7567,7246,7071,6940,6691,6486,6516,6486,6558,6556,6761,6763,6921,7109,7348,7755,7842]*0.4 ;
 Predict_wd = floor(Predict_wd );
 pri_e=[0.40*ones(1,7),0.75*ones(1,4),1.20*ones(1,3),0.75*ones(1,4),1.20*ones(1,4),0.40*ones(1,2)];
 grid_sw= 0.2*ones(1,24);   

%% 约束条件       
C=[];       
%微网的电/热负荷需求响应部分            
for t=1:24               
    C=[C,                     
       L_e(t)==L_e0(t)-P_e_cut(t)-P_e_tran(t), %微网的电负荷功率平衡约束                
       L_h(t)==L_h0(t)-P_h_DR(t), %微网的热负荷功率平衡约束            
       0 <=P_e_cut(t)<= 0.05*L_e0(t), %微网的可削减电功率上下限约束               
       -0.1*L_e0(t)<=P_e_tran(t) <= 0.1*L_e0(t), %微网的可转移电功率上下限约束              
       -0.1*L_h0(t)<=P_h_DR(t)<=0.1*L_h0(t), %微网的可削减热功率上下限约束                
      ];
end
C=[C,sum(P_e_tran)==0,]; %转移的电负荷总量为0约束  
C=[C,sum(P_h_DR  )==0,]; %转移的热负荷总量为0约束  
%微网的储电设备约束部分             
%储能电站荷电状态连续性约束               
C=[C,E_bat(1)== 1000+0.95*P_batc(1)-P_batd(1)/0.96,]; %1时段约束           
for t=2:24          
    C=[C,E_bat(t)==E_bat(t-1)+0.95*P_batc(t)-P_batd(t)/0.96,]; %储电设备容量变化约束              
end               
%储能容量大小约束
for t=1:24
    C=[C,500<=E_bat(t)<=2500,];  %储电量上下限约束
end
%始末状态守恒
C=[C,E_bat(24)==1000,];
%储能电站的充放电功率约束,Big-M法进行线性化处理
M=1000; %这里的M是个很大的数

🎉3 参考文献

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