基于博弈论的计及需求响应微电网(风、光、储能)优化调度研究附Python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，以风能、太阳能为代表的可再生能源在微电网中渗透率持续提升。但风电、光伏出力具有随机性、间歇性特点，加之负荷需求波动，导致微电网运行稳定性与经济性面临挑战。需求响应（Demand Response，DR）通过价格信号或激励机制引导用户调整用电行为，可有效平抑负荷波动、提升可再生能源消纳率；而博弈论作为分析多主体利益冲突与协同决策的有效工具，能平衡微电网中发电侧（风电、光伏、储能）与用户侧的利益诉求，实现系统整体优化。因此，开展基于博弈论的计及需求响应微电网优化调度研究，对提升微电网运行效率、降低综合成本、促进能源可持续利用具有重要理论与工程价值。

二、微电网系统构成与博弈主体分析

（一）微电网系统结构

研究对象为包含 “风电 - 光伏 - 储能 - 用户负荷” 的独立微电网或并网型微电网，核心构成如下：

1. 发电侧：风电系统（基于风速预测模型输出功率）、光伏系统（基于光照与温度预测模型输出功率）、储能系统（锂离子电池，承担功率削峰填谷与备用支撑，需考虑充放电效率、SOC 约束）；

1. 用户侧：可分为可转移负荷（如电动汽车充电、工业生产负荷，可在时间维度调整用电时段）、可削减负荷（如商业空调、照明，可在电价高峰时段降低功率）、不可控负荷（如居民生活基础用电，无法调整）；

1. 调度中心：作为博弈协调者，制定价格机制或激励策略，引导各主体参与优化调度。

（二）博弈主体与利益诉求

1. 微电网运营商（发电侧代表）：核心目标是最小化运行成本（包括风电 / 光伏弃电成本、储能充放电损耗成本、购电成本（并网场景）），同时最大化可再生能源消纳率，保证系统功率平衡。

1. 用户（需求侧代表）：核心目标是最小化用电成本（响应价格信号调整用电行为），同时满足基本用电舒适度（如可转移负荷调整范围约束、可削减负荷最小功率约束）。

1. 博弈关系界定：双方为非零和博弈 —— 运营商通过需求响应平抑负荷波动，降低储能调度压力与弃电率；用户通过响应调度获取用电成本节约，最终实现 “运营商成本降低 - 用户支出减少 - 系统效率提升” 的多赢格局。

三、博弈模型构建

（一）基础假设

1. 风电、光伏出力通过历史数据与预测算法（如 ARIMA、LSTM）获取，预测误差计入不确定性分析；

1. 储能系统充放电功率、SOC 范围、充放电效率为已知约束（如 SOC∈[20%, 90%]，充放电效率 η=0.9）；

1. 需求响应采用 “分时电价 + 激励补贴” 机制：电价分峰（10:00-14:00, 18:00-22:00）、平（8:00-10:00, 14:00-18:00, 22:00-24:00）、谷（0:00-8:00）三段，用户在峰段削减负荷或谷段转移负荷可获得补贴。

五、研究拓展方向

1. 不确定性优化：考虑风电 / 光伏出力、负荷需求的预测误差，采用鲁棒博弈或随机博弈模型提升调度鲁棒性；

1. 多主体博弈：引入分布式电源业主、电动汽车用户等更多主体，构建多人博弈模型；

1. 政策机制融合：结合碳交易、绿电证书等政策，扩展收益函数，提升微电网低碳性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩博韬.含电动汽车的虚拟电厂聚合调控系统研究[D].上海电力大学,2023.

[2] 秦齐.异构电池直流微网分层协调控制策略研究[D].安徽师范大学[2025-10-24].

[3] 周浩,吴秋轩,李峰峰,等.基于Python语言的微电网监控软件设计与开发[C]//第27届中国控制与决策会议.0[2025-10-24].

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