MATLAB代码：基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化调度关键词：微网优化调度条-优快云博客

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MATLAB代码：基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化调度
关键词：微网优化调度条件风险价值合作博弈纳什谈判
参考文档：《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》完美复现
仿真平台：MATLAB yalmip+cplex+mosek
主要内容：代码主要做的是一个基于合作型Stackerlberg博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与调度策略，提出了一个双层能源管理框架，实现多个微网间的P2P能源交易，上层为零售商的动态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博弈模型，优化各产消者的能量管理策略。
同时，采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配，还考虑了运行风险，采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零售商的预期损失。
求解方面，双层模型被基于KKT条件转换为单层模型，模型可以高效求解。

这段代码是一个基于合作型Stackelberg博弈的微网运行策略的程序。它包含了多个功能和工作，涉及到的主要内容如下：

模型参数设定：定义了一系列参数，包括产消者/零售商的购电和售电、交易上下限、电负荷、风电出力、风电场景概率等。
决策变量初始化：定义了一系列决策变量，包括交易量、储能容量状态、充放电功率等。
零售商/领导者的约束条件：定义了零售商的约束条件，包括购电和售电的范围限制、平均购电价和平均售电价的限制等。
产消者/跟随者的约束条件：定义了产消者的约束条件，包括电功率守恒、总交易量守恒、交易量上下限、储能容量状态等。
KKT条件对偶约束：定义了KKT条件中的拉格朗日乘子，并给出了相应的约束条件。
KKT条件互补松弛：引入了Big-M法处理割平面约束，定义了一系列布尔变量，并给出了相应的约束条件。
单层目标函数：定义了目标函数，通过强对偶定理消去双线性项，并求解最小化目标函数。
数据分析与画图：对求解结果进行了数据分析和可视化展示，包括交易的绘制。

总体而言，这段代码实现了一个基于合作型Stackelberg博弈的微网运行策略，通过优化决策变量来实现最小化目标函数，以达到合理的能源管理和交易策略。它涉及到的知识点包括优化算法、线性规划、约束条件等。
这段代码是一个基于合作型Stackelberg博弈的微网运行策略的求解程序。它包含了多个决策变量和约束条件，用于计算微网的运行成本和交易策略。

首先，代码导入了一些常数参数，如购电、售电、交易上下限、电负荷等。这些参数用于定义微网的运行环境。

然后，代码定义了一系列决策变量，包括辅助变量、能量交易量、储能设备充放电量、储能容量状态等。这些变量用于描述微网的能量管理策略。

接下来，代码导入了一系列约束条件，包括能量平衡约束、交易量约束、能量充放电约束、储能容量约束等。这些约束条件用于限制微网的运行行为，确保其满足能量需求和稳定性。

然后，代码定义了目标函数，即微网的运行成本。目标函数包括了产消者的能量交易成本和风险调度成本。

最后，代码使用求解器对目标函数进行求解，得到微网的最优运行策略和成本。求解结果包括了产消者之间的合作交易量、产消者与零售商的交易等。

代码还包括了一些数据分析和画图的部分，用于可视化展示微网的运行策略和结果。

总的来说，这段代码实现了一个基于合作型Stackelberg博弈的微网运行策略的求解程序，通过优化决策变量和约束条件，求解微网的最优运行策略和成本。它涉及到了数学优化、博弈论、能量管理等知识点。

这段程序主要是一个基于合作型Stackelberg博弈的能源管理的求解程序。它通过考虑差别定价和风险评估来优化微网的运行策略。下面我将逐步解释程序的各个部分。

首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、关闭所有图形窗口等。

然后，程序定义了一些决策变量，包括三个产消者的各个场景的转移支付，即C_epay_1、C_epay_2和C_epay_3。

接下来，程序导入了一些常数变量，包括P_trading、C_Non和C_trade。这些变量分别表示交易量、非交易成本和交易成本。这些变量的值是从外部文件中加载的。

然后，程序定义了三个产消者的风电场景概率，分别为pai_1、pai_2和pai_3。