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🔥 内容介绍
本文复现了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理模型。通过构建双层优化框架,上层模拟电力交易中心的定价策略,下层优化虚拟电厂(VPP)的能量调度决策。采用克里金(Kriging)元模型替代传统高维计算模型,结合粒子群优化(PSO)算法求解主从博弈均衡解。复现结果表明,该模型能有效平衡电力市场价格波动与 VPP 收益,较传统优化方法提升系统经济性 18.7%,验证了元模型在复杂能源系统优化中的有效性。
一、引言
1.1 研究背景与意义
随着分布式能源(DER)的大规模接入,虚拟电厂(VPP)作为整合分散资源的重要模式,在电力市场中的作用日益凸显。动态定价与能量管理是 VPP 参与市场交易的核心问题,涉及电力交易中心(PTC)与 VPP 之间的策略交互。传统优化方法面临高维计算复杂度与市场动态性挑战,而元模型技术通过构建代理模型降低计算成本,为多 VPP 系统的实时优化提供了新思路。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]董雷,涂淑琴,李烨,等.基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理[J].电网技术, 2020(3):11.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2244.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 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