共享储能与综合能源微网的优化运行：基于主从博弈的研究

最新推荐文章于 2025-04-29 11:30:58 发布

ZWIVuZue

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文章标签：能源程序人生

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基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究
综合能源微网与共享储能的结合具有一定的创新性，在共享储能的背景下考虑微网运营商与用户聚合商之间的博弈关系，微网的收益和用户的收益之间达到均衡。
采用主从博弈的方法，微网运营商作为上层领导者制定价格策略，用户聚合商作为下层跟随者改变用能行为，共享储能商作为辅助设施。
利用迭代式启发式算法和对于MILP问题的CPLEX求解器对博弈模型进行求解，最终达到微网聚合商和用户聚合商的利益双赢的目标。

ID:8930668907599476

爱熬夜的码农工人

基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究

摘要：综合能源微网与共享储能的结合具有一定的创新性。本文围绕微网运营商、用户聚合商和共享储能商之间的博弈关系展开研究，旨在实现微网的收益和用户的收益之间的均衡。采用主从博弈的方法，微网运营商作为上

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基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究

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实验结果表明，本文所提出的模型能够有效权衡微网运营商与用户聚合商的利益，实现了用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢。仿真结果表明，本文所提出的优化模型能够有效权衡微网运营商与用户聚合商的利益，并实现用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢。共享储能服务商需要根据微网运营商的调度要求和用户的需求，进行储能系统的优化配置和能量交易。进一步，分析了微网运营商与用户聚合商间的博弈关系，提出共享储能背景下微网运营商与用户聚合商间的 Stackelberg 博弈模型，并证明Stackelberg 均衡解的存在性与唯一性。

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结果表明，本文所提模型所提模型不仅能有效权衡微网运营商与用户聚合商的利益，也实现了用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢，所采用的求解算法保护了微网运营商与用户聚合商间的数据隐私。文献[8]在综合能源销售商电价制定策略的基础上，侧重分析了热价可变的情境，建立了基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行模型。共享储能技术正飞快发展，所提模型有利于提高用户电、热调节的灵活性，进一步提高用户侧的收益，为参与共享储能下的用户提供决策方案，同时所提模型也实现了用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢。

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### 基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究为了更好地理解并实现基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行，下面给出一段简化版的MATLAB代码示例。这段代码展示了如何构建一个简单的主从博弈框架来模拟不同参与者之间的互动过程，并最终达到系统整体性能最优化的目的。 #### MATLAB代码示例 ```matlab % 参数初始化 numPlayers = 5; % 参与者数量 maxIter = 100; % 迭代次数上限 tolerance = 1e-6; % 初始化变量 prices = rand(numPlayers, 1); % 各参与者的初始报价 powerLevels = zeros(numPlayers, maxIter); for iter = 1:maxIter prevPrices = prices; % 上层决策 (领导者): 更新价格策略 for i = 1:numPlayers [~, idx] = min(prices); if i ~= idx prices(i) = updatePriceStrategy(i, powerLevels(:,iter), prices(idx)); end end % 下层反应函数: 调整功率水平 for j = 1:numPlayers powerLevels(j, iter) = adjustPowerLevel(j, prices); end % 收敛判断条件 if norm(prevPrices - prices) < tolerance break; end end function newPrice = updatePriceStrategy(playerID, currentPowers, lowestPrice) % 此处应加入具体的定价逻辑... newPrice = ... ; % 根据实际情况调整 end function adjustedPower = adjustPowerLevel(playerID, updatedPrices) % 此处应加入具体的功率调整逻辑... adjustedPower = ... ; % 根据实际情况调整 end ``` 上述代码仅作为概念证明展示了一个非常基础版本的主从博弈机制，在实际应用中还需要根据具体场景进一步细化模型参数设置以及上下层之间交互的具体方式[^1]。