【电力系统】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

随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，电力系统面临着前所未有的挑战和机遇。传统的集中式电力系统逐渐显露出在应对分布式能源渗透、提高能源利用效率、以及满足多样化用户需求等方面的不足。作为对传统模式的补充和革新，需求侧响应（Demand Response, DR）和电能共享（Electricity Sharing, ES）等机制日益受到重视。尤其是在分布式能源日益普及的背景下，如何有效整合需求侧资源，实现电能的共享与高效利用，成为电力系统发展的重要课题。本文将探讨一种基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略，旨在构建更加灵活、高效、可持续的电力生态系统。

一、 电力系统变革与需求侧电能共享的兴起

传统的集中式电力系统依赖于大型发电厂的集中生产和单向输送，在应对日益增长的电力需求方面发挥了重要作用。然而，这种模式存在诸多局限性，包括：

• 能源效率低下：

   长距离输电会造成显著的能量损耗，降低了整体能源利用效率。

• 环境影响较大：

   化石燃料发电是主要的能源来源，导致温室气体排放和环境污染。

• 灵活性不足：

   难以应对分布式能源的接入和用户需求的快速变化。

为了克服这些局限性，电力系统正朝着智能化、分布式化的方向发展。分布式能源（Distributed Generation, DG），如光伏、风电等，具有清洁、可再生等优势，能够有效降低对传统化石燃料的依赖。然而，分布式能源的间歇性和波动性也给电力系统的稳定运行带来了挑战。

需求侧响应作为一种重要的电力系统灵活性资源，通过激励用户改变其用电行为，以响应电网的实时需求，能够有效缓解供需矛盾，提高电网运行的安全性与稳定性。电能共享则是在需求侧响应的基础上进一步发展，通过构建分布式交易平台，允许用户之间直接进行电能的交易，从而实现电能的优化配置和价值最大化。

二、 价值认同在需求侧电能共享中的重要性

传统的电能交易往往基于经济利益的考量，忽略了用户在能源消费和共享过程中所持有的价值观念。然而，随着社会意识的提高，越来越多的人开始关注能源的可持续性、环保性以及社会责任。价值认同指的是用户在参与电能共享时，对特定价值观念的共同认可，例如：

• 环保价值：

   用户愿意共享可再生能源，减少碳排放，保护环境。

• 社会价值：

   用户愿意帮助社区内的弱势群体，通过电能共享降低其用电成本。

• 技术价值：

   用户愿意尝试新的能源技术，支持分布式能源的发展。

基于价值认同的需求侧电能共享策略能够更好地激发用户的参与积极性，提高电能共享的效率和可持续性。具体而言，价值认同可以：

• 提升用户满意度：

   用户通过参与符合自身价值观念的电能共享活动，能够获得更高的心理满足感。

• 促进社区凝聚力：

   电能共享能够促进社区成员之间的互动和合作，增强社区的凝聚力。

• 引导用户行为：

   通过强化对特定价值观念的认同，能够引导用户形成更加绿色、可持续的用电习惯。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

📣 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

👇