【电网预测】智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法附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

随着智能电网的快速发展，分布式能源接入带来的复杂性对电网控制提出更高要求。本文聚焦智能电网分布式模型预测控制（DMPC），创新性地引入博弈论方法，构建基于博弈的分布式模型预测控制框架，通过建立参与者效用函数与博弈均衡求解，实现多主体间的协同优化控制。仿真结果表明，该方法能有效提升电网运行效率与稳定性，为智能电网的高效控制提供了新的理论与实践思路。

关键词

智能电网；分布式模型预测控制；博弈论；协同优化；效用函数

一、引言

1.1 研究背景

智能电网融合了现代信息技术与电力技术，分布式能源（如太阳能、风能等）的大量接入使其成为能源发展的必然趋势。然而，分布式能源的间歇性、随机性以及电网中多主体（发电企业、用户、电网运营商等）的利益博弈，导致电网运行与控制面临诸多挑战，传统集中式控制方法已难以满足需求。

1.2 研究意义

将博弈论引入智能电网分布式模型预测控制，能够有效协调多主体间的利益冲突，实现资源的优化配置与协同控制，提升电网运行的经济性、可靠性和灵活性，对推动智能电网的可持续发展具有重要意义。

1.3 国内外研究现状

国内外学者在智能电网控制与博弈论应用方面已取得一定成果。国外在分布式模型预测控制算法优化及博弈论在电网多主体协调中的应用研究起步较早；国内也在积极探索，结合本国电网特点进行理论创新与实践。但现有研究在多主体动态博弈与分布式模型预测控制的深度融合上仍有提升空间。

二、智能电网分布式模型预测控制基础

2.1 分布式模型预测控制原理

分布式模型预测控制是一种先进的控制策略，通过将复杂的控制问题分解为多个子问题，各子系统在本地进行模型预测、优化控制，并通过信息交互实现协同，相较于集中式控制，更适应智能电网分布式、动态性强的特点。

2.2 智能电网多主体特征

智能电网中存在发电侧、用户侧、电网侧等多个主体，各主体目标与利益诉求不同，如发电企业追求利润最大化，用户期望用电成本最小化，电网运营商则注重电网安全稳定运行，这种多主体利益博弈对电网控制策略的制定提出了新要求。

三、基于博弈论的分布式模型预测控制模型构建

3.1 博弈参与者与策略空间

明确发电企业、用户、电网运营商等为博弈参与者，分别定义各参与者在控制周期内的策略空间，如发电企业的发电功率调节范围、用户的用电负荷调整方案等。

3.2 效用函数构建

1. 发电企业效用函数：综合考虑发电成本、售电收益以及因功率调整产生的惩罚成本，构建发电企业效用函数，以实现利润最大化。

1. 用户效用函数：基于用电成本、舒适度等因素，建立用户效用函数，平衡用电成本与用电体验。

1. 电网运营商效用函数：以电网运行安全性、稳定性和经济性为目标，构建电网运营商效用函数，保障电网可靠运行。

3.3 博弈均衡求解

采用纳什均衡理论求解博弈模型，通过迭代算法寻找各参与者的最优策略组合，使得在其他参与者策略不变的情况下，每个参与者都无法通过单独改变自身策略来提高效用。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 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

👇