【主从博弈】基于主从博弈的主动配电网阻塞管理 论文复现

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🔥​ 内容介绍

随着需求侧灵活性资源在配电网中的渗透率不断提高，其不协调的运行方式可能会导致配电网中线路阻塞和节点电压越限。为解决这些问题，提出了一种配电网节点边际电价统一出清的主从博弈双层调度框架。上层框架解决用户在负荷聚合商引导下的用电成本最小化问题，负荷聚合商为主从博弈的领导者；下层框架解决配电网系统运营商在考虑网络潮流安全和电压越限前提下的社会福利最大化问题，配电网系统运营商为主从博弈的追随者。利用Karush-Kuhn-Tucker 最优性条件和对偶定理，将非线性双层问题转化为单层混合整数线性规划问题求解。仿真算例验证分析了所提出的模型对缓解网络阻塞的有效性，以及灵活性资源在配电网阻塞管理当中的作用。

📣 部分代码

function C=feiyong4(x,pp,s)p_MT=zeros(2,24);p_ess=zeros(2,24);p_wt=zeros(3,24);q_svc=zeros(2,24);p_ev=zeros(1,24);C_G=zeros(1,24);s_IL=zeros(1,24);s_TL=zeros(1,24);V=zeros(33,24);loss=zeros(1,24);S=zeros(33,24);    p_MT(1,:)=pp(1:24);    p_MT(2,:)=pp(25:48);    p_ess(1,:)=pp(49:72);    p_ess(2,:)=pp(73:96);    p_wt(1,:)=pp(97:120);    p_wt(2,:)=pp(121:144);    p_wt(3,:)=pp(145:168);    q_svc(1,:)=pp(169:192);    q_svc(2,:)=pp(193:216);    p_ev(1,:)=pp(217:240);    C_G(1,:)=pp(241:264);    s_IL=pp(265:288);     s_TL=pp(289:312);  C= sum(C_G.*(sum(p_ess)+p_ev*2+s_IL*5-s_TL*5));

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.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

3 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合