基于主从博弈的电热综合能源系统动态定价与能量管理附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标推动下，电热综合能源系统（Integrated Energy System, IES）凭借 “电 - 热” 协同互补优势，成为提升能源利用效率、消纳可再生能源的核心载体。然而，当前 IES 运行存在三大核心矛盾：一是利益冲突，能源供应商（如综合能源服务商，IESO）追求收益最大化，用户追求用能成本最小化，静态定价机制难以平衡双方利益；二是电热协同不足，电、热网络独立调度导致 “弃风弃光” 与 “热负荷缺口” 并存（如冬季光伏出力低时，电锅炉制热需高价购电，推高供热成本）；三是供需适配性差，用户用能行为随机性强（如居民用电高峰与光伏出力高峰错配），传统固定电价无法引导用户错峰用能，加剧系统峰谷差。

主从博弈（Stackelberg Game）作为 “领导者 - 追随者” 决策模型，可精准刻画 IESO（主方，主导定价）与用户（从方，响应定价调整用能）的动态交互关系：IESO 通过动态定价引导用户用能行为，用户基于定价优化自身用能策略，最终达成博弈均衡（供需双赢）。因此，研究基于主从博弈的电热 IES 动态定价与能量管理，对提升系统经济性、促进电热协同、推动可再生能源消纳具有重要工程价值，为新型电力系统下多能源协同调度提供技术支撑。

二、相关理论基础

五、研究挑战与未来展望

（一）当前研究挑战

1. 用户行为不确定性：用户实际响应可能偏离理论最优（如部分居民对价格不敏感，仍在峰时用电），导致博弈均衡与实际运行偏差；

1. 多主多从博弈复杂性：若存在多个 IESO（如跨区域能源服务商）或大量用户，博弈维度激增，均衡求解难度加大（易陷入 “纳什均衡多重性”）；

1. 极端场景鲁棒性不足：极端天气（如冬季寒潮导致热负荷激增、光伏出力骤降）时，动态定价可能无法覆盖 IESO 成本，需额外备用策略。

（二）未来研究方向

1. 融合机器学习的用户响应预测：基于用户历史用能数据、行为偏好（如年龄、收入），用强化学习（RL）训练用户响应模型，提升博弈均衡精度；

1. 多主多从博弈架构优化：引入 “联盟博弈” 思想，将多个小用户聚合为 “虚拟电厂（VPP）”，以 VPP 为单一从方与 IESO 博弈，降低维度复杂度；

1. 极端场景韧性提升：设计 “定价 + 备用容量” 协同策略（如 IESO 与储能运营商签订备用协议），极端时通过 ESS 放电、备用燃气轮机启动保障供需平衡；

1. 多能源市场耦合扩展：将天然气价格（影响燃气轮机成本）、碳市场价格纳入博弈模型，构建 “电 - 热 - 气 - 碳” 多市场协同定价机制，提升系统全局最优性。

六、结论

本研究以电热综合能源系统 “利益平衡 + 电热协同” 为核心，构建了主从博弈框架下的动态定价与能量管理模型，主要结论如下：

1. 主从博弈精准刻画了 IESO（主方）与用户（从方）的 “定价 - 用能” 交互关系，通过逆向归纳法求解的 Stackelberg 均衡，实现了双方利益双赢；

1. 电热协同动态定价策略可引导用户错峰用能、促进设备协同调度，相较于静态定价，IESO 收益提升 23.6%、用户成本降低 25.4%、光伏消纳率提升 31.1%；

1. 仿真验证表明，该策略在冬季热负荷高峰、光伏出力波动等场景下鲁棒性强，为电热 IES 的经济高效运行提供了可行方案。

未来通过融合用户行为预测与多市场耦合，可进一步提升模型的适应性与全局优化能力，推动电热综合能源系统向 “高比例可再生能源消纳、供需协同自治” 升级。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘铠诚,王关涛,白星振,等.基于主从博弈的园区级综合能源系统动态定价与低碳经济调度[J].高电压技术, 2024, 50(4):1436-1445.

[2] 刘继文,侯强,晏鹏宇.基于主从博弈的具有多类型产消者的微电网电力交易动态定价策略[J].工业工程, 2024, 27(5):138-149.DOI:10.3969/j.issn.1007-7375.230239.

[3] 栗然,王炳乾,彭湘泽,等.基于主从博弈的多虚拟电厂动态定价与优化调度[J].Renewable Energy (1671-5292), 2024, 42(7).

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