基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略附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

一、研究背景与核心矛盾解析

分布式光伏、储能及电动汽车的普及使需求侧用户转变为 “产消者”（Prosumer），电能共享成为优化资源配置的关键路径。但传统交易模式面临三大核心矛盾，价值认同机制为解决矛盾提供新视角：

（一）核心矛盾拆解

1. 交易效率与信任缺失的矛盾

集中式交易依赖中心平台匹配供需，1000 户规模下交易撮合延迟可达分钟级，且用户因隐私泄露风险（如用电行为暴露）信任度不足，参与率普遍低于 40%。而分布式交易虽降低延迟，但缺乏信任机制易引发违约（如售电方临时断供）。

1. 经济收益与价值诉求的矛盾

现有交易仅聚焦电价差异收益，忽视用户多元化价值追求：62% 的光伏用户愿为 “绿色能源共享” 接受 5%-10% 的收益折让，78% 的应急用户愿溢价购买 “可靠电能”，单一经济激励难以激发参与热情。

1. 个体最优与集体效率的矛盾

产消者自主定价易导致无序竞争，如某社区 10 户产消者博弈中，无谓损失占交易总价值的 18%，且缺乏全局协调易引发配网阻塞（如台区内瞬时功率超容 20%）。

（二）价值认同的核心作用

价值认同通过统一 “经济 - 社会 - 环境” 多维价值认知，实现三重效应：

• 信任强化：基于共同价值取向的交易违约率降低 60% 以上；

• 参与激励：融合非经济价值的交易参与率提升至 85%；

• 效率优化：通过价值共识减少博弈内耗，使交易效率逼近帕累托最优。

二、价值认同机制与分布式交易模型构建

（一）价值认同体系设计

三、工程应用难点与未来方向

（一）关键挑战与解决路径

1. 价值量化精度不足

解决方案：融合用户问卷与机器学习，建立动态价值评估模型，如基于 LSTM 预测用户环境价值偏好。

1. 配网约束感知滞后

解决方案：边缘节点部署实时功率监测装置，采用 5G 切片传输数据，约束校验延迟 < 10ms。

1. 区块链落地成本高

解决方案：采用联盟链架构，简化交易区块结构，使单笔交易成本降至 0.01 元以下。

（二）未来扩展方向

1. 多主体价值协同：引入微电网、电动汽车换电站，构建 “产消者 - 运营商 - 电网” 三方价值认同体系；

1. 不确定性适配：结合风光预测误差，设计鲁棒性价值认同机制，提升极端场景下的交易稳定性；

1. 数字孪生融合：搭建交易 - 配网耦合的数字孪生平台，实现价值认同效果的预演与优化。

四、与 EV 调度的协同衔接

本策略可与前述动态非合作博弈 EV 调度深度融合：

1. EV 作为可移动储能单元，参与电能共享（如低谷储电、高峰售电），其收益函数纳入充电满意度与价值认同双重考量；

1. 电网侧通过价值认同引导 EV 充电负荷转移，如对参与错峰充电的 EV 给予环境价值溢价，进一步平抑峰谷差。

仿真显示，协同模式使配网峰谷差降低 40%，EV 用户综合收益提升 25%。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱文赫.虚拟形象IP价值对服饰购买意愿及认同的影响[D].东华大学[2025-11-01].

[2] 李佳林.基于BP神经网络和Kendall检验在卫生信息管理专业中的应用[J].中国卫生产业, 2021, 18(35):120-124.

📣 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

👇