【电力系统】基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

摘要：随着电动汽车保有量的快速增长，电动汽车充电对电网的冲击日益显著。智能小区作为电网末端的重要组成部分，其代理商在电动汽车充电管理中扮演着关键角色。本文研究基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理方法。首先，建立了智能小区代理商与电动汽车用户之间的主从博弈模型，其中代理商作为领导者，制定差异化定价策略以优化自身利润，用户作为跟随者，根据定价策略调整自身充电行为以最小化充电成本。其次，考虑到电动汽车充电需求的随机性，引入了基于场景的随机优化方法，以增强模型的鲁棒性。最后，利用算例对所提出的定价策略和充电管理方法进行了仿真验证，结果表明，该策略能够有效引导用户合理安排充电时间，降低电网负荷峰值，并提高代理商的利润水平。

关键词：智能小区；电动汽车；主从博弈；定价策略；充电管理；随机优化

1. 引言

全球范围内，环境保护意识的日益增强以及化石燃料日益枯竭的趋势，推动了电动汽车(Electric Vehicles, EVs)的快速发展。电动汽车以其零排放、低噪音的特点，被认为是实现交通运输行业可持续发展的重要途径。然而，电动汽车的大规模接入也对现有电力系统带来了严峻挑战。尤其是在居民区集中的智能小区，电动汽车的无序充电可能导致电网负荷峰值增加、电压波动加剧、变压器过载等问题，严重影响电网的安全稳定运行和供电质量。

为了缓解电动汽车充电对电网的冲击，需要采用有效的充电管理策略。传统的充电管理方法主要依靠直接控制用户的充电行为，例如，高峰时段限制充电功率、实施分时电价等。然而，这种方法往往会降低用户的充电便利性，难以得到用户的积极配合。因此，探索基于市场机制的充电管理策略显得尤为重要。

智能小区代理商(Aggregator)作为连接电力系统和电动汽车用户的桥梁，可以通过制定合理的定价策略来引导用户的充电行为，实现削峰填谷、优化电网负荷的目的。目前，针对电动汽车充电管理的定价策略研究主要集中在分时电价、实时电价、峰谷电价等方面。这些研究大多假设用户是完全理性的，能够准确预测未来的电价，并且忽略了用户之间的竞争关系。然而，在实际情况下，用户的充电行为会受到诸多因素的影响，例如，用户的出行需求、充电习惯、对电价的敏感程度等，这些因素都具有不确定性。此外，用户之间的充电行为也存在相互影响，例如，当某一时刻充电用户过多时，充电速度会受到限制。

因此，本文提出一种基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理方法。该方法将智能小区代理商和电动汽车用户之间的关系建模成一个主从博弈模型，其中代理商作为领导者，根据用户的充电需求和电网的运行状况，制定差异化的定价策略，以最大化自身的利润。用户作为跟随者，根据代理商的定价策略，调整自身的充电行为，以最小化充电成本。该模型能够充分考虑到用户的个性化需求和用户之间的竞争关系，从而更好地引导用户的充电行为，实现削峰填谷、优化电网负荷的目的。

2. 模型建立

2.1 主从博弈模型框架

本文采用的主从博弈模型由两部分组成：领导者（智能小区代理商）和跟随者（电动汽车用户）。代理商首先制定电价策略，并将该策略公布给所有用户。用户在接收到电价信息后，根据自身的出行需求和对电价的敏感程度，选择最优的充电策略，以最小化充电成本。代理商在制定电价策略时，需要考虑到用户的充电行为，以及电网的运行状况，以最大化自身的利润。

2.2 代理商模型

代理商的目标是最大化自身的利润。代理商的利润主要来源于向用户收取充电费用和从电网购买电力的成本之间的差额。因此，代理商的优化目标可以表示为：

scss

max  π = ∑ (p_t * u_i,t) - C(∑ u_i,t)  

其中，π 表示代理商的利润；p_t 表示 t 时刻的电价；u_i,t 表示用户 i 在 t 时刻的充电功率；C(∑ u_i,t) 表示代理商从电网购买电力的成本，该成本可以是线性函数，也可以是更复杂的非线性函数，例如，二次函数或三次函数，以模拟电网购电成本与负荷之间的关系。

代理商的约束条件包括：

• 电价约束:

   电价需要在一个合理的范围内波动，不能过高或过低。

• 电网约束:

   代理商需要保证向用户提供的电力不超过电网的容量限制。

2.3 用户模型

用户的目标是最小化自身的充电成本。用户的充电成本由两部分组成：电费和充电过程中可能产生的不便费用。用户的优化目标可以表示为：

arduino

min  Cost_i = ∑ (p_t * u_i,t) + Penalty_i  

其中，Cost_i 表示用户 i 的充电成本；Penalty_i 表示用户 i 的不便费用，该费用可以是用户充电时间偏离其期望充电时间所产生的惩罚，也可以是用户充电功率低于其期望充电功率所产生的惩罚。

用户的约束条件包括：

• 充电需求约束:

   用户需要保证在出行前充满电量。

• 充电功率约束:

   用户的充电功率不能超过充电桩的额定功率。

• 电池容量约束:

   用户的电池容量不能超过其电池的最大容量。

2.4 主从博弈求解

主从博弈的求解通常采用迭代算法。首先，代理商根据用户的初始充电策略，制定最优的电价策略。然后，用户根据代理商的电价策略，调整自身的充电策略。代理商和用户之间进行多次迭代，直到双方都达到纳什均衡。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇