【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在新型城镇配电系统中，随着分布式光伏、储能等设备的普及，大量用户升级为 “产消者（Prosumer）”——既消费电能，也通过分布式资源（如光伏、储能、可控负荷）生产电能。这些产消者可通过向配电网（或主网）售电参与市场竞价，而配电网运营商（DSO）需统筹购电、保障电网安全运行（如电压稳定、线路不过载）。

传统集中式调度难以适应高比例产消者场景，因此引入 主从博弈（Stackelberg Game） 机制：

• •

  领导者（Leader）：DSO

  制定向产消者购电的 电价（或出清规则），目标是 最小化购电总成本（或最大化社会福利），同时满足 电网安全约束（潮流、电压、容量）。

• •

  跟随者（Followers）：产消者

  观测到 DSO 的电价后，基于自身成本（如发电成本、储能充放电成本）与收益，优化 申报售电量（竞价策略），目标是 利润最大化。

最终系统收敛至 Stackelberg 均衡（SE）：DSO 的电价与产消者的竞价策略互为最优响应，无单方单方面改变策略的动力。

1.2 核心问题

• •

  如何建模 IEEE 33节点配电网 的物理特性（潮流、电压、容量约束）？

• •

  如何量化 产消者的成本函数（如光伏发电成本、储能运行成本）与 收益函数（售电收益）？

• •

  如何构建 主从博弈模型（DSO 作为领导者，产消者作为跟随者）并求解 均衡策略？

• •

  如何通过优化算法（如迭代优化、MILP/QP）实现高效求解？

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二、系统建模（关键步骤）

2.1 配电网物理模型（IEEE 33节点）

以 IEEE 33节点配电系统 为测试平台（经典中压配网，基准电压 12.66kV，总负荷约 3715kW + 2300kvar）。

建模要点：

三、求解方法（算法设计）

主从博弈属于 双层优化问题（或 Stackelberg 博弈），常用求解方法包括：

3.1 迭代优化法（推荐）

四、结果分析与可视化

4.1 关键结果

• •

  均衡电价 λ∗：DSO 与产消者最终达成的购电价格。

• •

  产消者申报电量 qi∗：各产消者的最优售电策略。

• •

  电网运行状态：电压分布、线路潮流（验证是否满足约束）。

• •

  DSO 总成本：对比不同策略下的购电成本（如集中调度 vs 博弈均衡）。

4.2 可视化工具

• •

  Python：matplotlib绘制电压曲线、电价迭代过程、产消者收益对比。

• •

  Matlab：使用 plot、subplot等函数展示结果。

五、创新点与论文扩展（EI期刊建议）

若需进一步提升论文质量（符合 EI 期刊要求），可考虑以下创新：

1. 1.

   考虑储能动态：引入储能的 SOC 时序模型（多时段优化），分析其对竞价策略的影响。

2. 2.

   分时电价：DSO 制定分时电价（如峰谷差价），产消者根据时段调整申报策略。

3. 3.

   不确定性建模：引入光伏出力预测误差（随机规划或鲁棒优化）。

4. 4.

   多目标优化：DSO 同时考虑成本与社会福利（Pareto 最优）。

5. 5.

   实际数据验证：使用真实光伏出力数据（如气象数据驱动）或某城镇配网实测数据。

---

六、总结

本方案提供了 从理论建模到代码实现 的完整流程，核心是通过 主从博弈框架 描述 DSO 与产消者的交互，并通过 迭代优化 求解均衡策略。您可根据实际需求调整模型细节（如成本函数、约束条件），并利用 pandapower或 MATPOWER实现严格的电网物理约束校验。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈修鹏,李庚银,夏勇.基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略[J].电力系统自动化, 2019, 043(014):97-104.

[2] 陈修鹏,李庚银,夏勇.基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略[J].电力系统自动化, 2019, 43(14):8.DOI:10.7500/AEPS20181130005.

[3] 马丽,刘念,张建华,等.基于主从博弈策略的社区能源互联网分布式能量管理[J].电网技术, 2016, 40(12):7.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2016.12.005.

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