【电力系统】基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略附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

社区综合能源系统（Community Integrated Energy System, CIES）作为一种新兴的能源供应模式，通过整合多种能源资源，实现能源的高效利用和环境友好，在满足用户多元化能源需求的同时，也为构建可持续发展的能源体系提供了重要支撑。然而，CIES内部不同能源子系统间存在复杂的耦合关系，导致全局优化运行面临计算复杂度高、信息安全风险大等挑战。因此，如何在保证用户隐私和计算效率的前提下，实现CIES的协同优化运行，成为当前研究的热点问题。本文拟探讨一种基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略，旨在利用博弈论的优势，实现CIES内部各个能源单元的自治运行和协同优化。

传统的集中式优化方法通常需要收集所有能源单元的信息，并由中央控制器进行统一调度。这种方法虽然可以获得全局最优解，但对于大规模CIES而言，计算量庞大，且存在单点故障风险。此外，各能源单元的信息上传也可能暴露用户隐私，难以满足日益增长的信息安全需求。相比之下，分布式优化方法允许各个能源单元根据自身利益进行决策，并通过信息交互实现整体优化，具有计算效率高、鲁棒性强、保护用户隐私等优点。

主从博弈（Stackelberg Game）作为一种典型的非合作博弈模型，非常适合解决具有领导者和跟随者的决策问题。在CIES协同优化运行中，可以将能源网络运营者（Energy Network Operator, ENO）视为领导者，负责制定能源价格和需求响应策略，而将各个能源单元（例如，光伏发电、储能系统、微型燃气轮机等）视为跟随者，根据ENO的策略调整自身的运行计划，从而实现自身利益最大化。

主从博弈模型构建：

1. 领导者模型 (ENO): ENO的目标是最小化能源供应成本，同时确保系统的稳定运行和用户满意度。ENO的决策变量包括能源价格（例如，电价、热价）和需求响应激励措施。目标函数可以表示为：

   ini

   Minimize: C_ENO = C_generation + C_transmission + C_DR - R_DR  

   其中，𝐶𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛Cgeneration为能源生产成本，𝐶𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑚𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛Ctransmission为能源传输成本，𝐶𝐷𝑅CDR为需求响应的实施成本，𝑅𝐷𝑅RDR为需求响应带来的收益。

   ENO需要考虑的约束条件包括：

   • 电力平衡约束：保证电力供需平衡，防止电压过高或过低。

   • 网络容量约束：保证线路传输容量不超过最大允许值。

   • 用户需求约束：满足用户的基本能源需求。

   • 价格范围约束：限制能源价格在合理范围内，避免价格过高或过低。

2. 跟随者模型 (能源单元): 各个能源单元的目标是最大化自身利润或最小化自身运行成本。例如，光伏发电单元的目标是最大化发电收益，储能系统的目标是优化充放电策略以降低运行成本，微型燃气轮机的目标是根据负荷需求和能源价格调整发电功率。

   每个能源单元𝑖i的目标函数可以表示为：

   Maximize: Profit_i = R_i - C_i  

   其中，𝑅𝑖Ri为能源单元𝑖i的收益，𝐶𝑖Ci为能源单元𝑖i的成本。

   能源单元需要考虑的约束条件包括：

   • 设备容量约束：限制设备的输出功率在允许范围内。

   • 运行状态约束：限制设备的启停状态和充放电速率。

   • 能源存储约束：限制储能设备的容量范围。

   • 能源转换效率约束：考虑能源转换过程中的损耗。

分布式协同优化运行策略：

基于主从博弈的分布式协同优化运行策略可以分为以下几个步骤：

1. 领导者决策： ENO根据历史数据、天气预报和负荷预测等信息，制定初步的能源价格和需求响应策略，并将策略广播给各个能源单元。

2. 跟随者响应： 各个能源单元接收到ENO的策略后，根据自身的利益和约束条件，独立求解自身的优化问题，确定最佳的运行计划。

3. 信息反馈： 各个能源单元将自身的运行计划和能源需求信息反馈给ENO。

4. 领导者调整： ENO根据接收到的信息，评估系统的整体性能，并根据需要调整能源价格和需求响应策略。

5. 迭代优化： 重复步骤2-4，直到ENO的策略和各能源单元的运行计划达到收敛，即系统达到纳什均衡。

具体实施方法：

1. 数学规划方法： 可以采用线性规划、非线性规划、混合整数规划等方法求解ENO和各个能源单元的优化问题。对于大规模问题，可以采用分解算法（例如，Benders Decomposition）将问题分解为多个子问题进行求解。

2. 智能优化算法： 可以采用遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等智能优化算法求解ENO和各个能源单元的优化问题。这些算法具有全局搜索能力，可以有效地避免陷入局部最优解。

3. 基于代理的仿真方法： 可以采用基于代理的仿真（Agent-Based Modeling, ABM）方法模拟CIES的运行过程，通过各个能源单元之间的信息交互和行为演化，实现系统的协同优化。

优势分析：

相比于传统的集中式优化方法，基于主从博弈的分布式协同优化运行策略具有以下优势：

1. 保护用户隐私： 各个能源单元只需将自身的运行计划和能源需求信息反馈给ENO，而无需公开用户的具体用能数据，有效保护了用户隐私。

2. 提高计算效率： 各个能源单元可以并行计算自身的优化问题，大大降低了计算复杂度，提高了计算效率。

3. 增强系统鲁棒性： 由于各个能源单元具有自治能力，即使部分能源单元出现故障，系统仍然可以正常运行，增强了系统的鲁棒性。

4. 促进市场化运营： 通过引入能源价格和需求响应机制，可以促进能源市场化运营，提高能源利用效率。

挑战与展望：

虽然基于主从博弈的分布式协同优化运行策略具有诸多优点，但也面临着一些挑战：

1. 收敛性问题： 如何保证博弈过程的收敛性，避免陷入震荡或发散，是一个需要重点关注的问题。

2. 信息安全问题： 如何防止恶意攻击者篡改信息，保证信息交互的安全性，是一个重要的安全问题。

3. 复杂性问题： 如何处理CIES内部复杂的耦合关系，例如，热电联供、冷热电三联供等，是一个具有挑战性的问题。

未来，可以从以下几个方面对该策略进行进一步研究：

1. 引入区块链技术： 利用区块链技术的去中心化、不可篡改的特性，增强信息安全性和可信度。

2. 结合机器学习方法： 利用机器学习方法预测能源需求和供应，提高预测精度，从而优化ENO的决策。

3. 考虑不确定性因素： 将可再生能源的间歇性和波动性纳入模型，提高系统的鲁棒性。

4. 拓展应用场景： 将该策略应用于更大规模的区域能源系统，实现更大范围内的能源优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨皖昊.基于博弈论的电动汽车充电路径优化及充电站选址研究[D].上海电机学院,2021.

📣 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

👇