MATLAB代码：基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型关键词：元模型 虚拟电厂 主从博弈 优化调度参考文档：基于元

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MATLAB代码：基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型 关键词：元模型 虚拟电厂 主从博弈 优化调度 参考文档：《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》复现元模型 仿真平台：MATLAB+CPLEX平台 主要内容：代码主要做的是虚拟电厂的优化调度策略，其实是多虚拟电厂 微网的优化调度策略，模型为双层，首先下层模型中，构建了多个虚拟电厂的联合调度模型，以每个虚拟电厂的运行成本最低为优化目标，而上层为领导者模型，主要是优化市场运营商的电价，包括售电电价和购电电价的优化，从而构成了主从博弈模型，在求解的过程中，上层采用的是粒子群算法，而下层则是调用CPLEX求解器进行求解，由于模型整体规模较大，故采用了元模型算法加速求解 代码为精品代码，与目前流传的版本不一致，从实现效果和注释清晰度上就可以看出区别，请不要混为一谈 这段程序主要是一个电力市场中的动态定价博弈模型。它涉及到超拉丁采样（LHS）生成初始样本点、调用下层博弈模型计算每个虚拟电力厂（VPP）的交易电量、修正Kriging模型计算每组样本点对应的目标函数值、关键区域划分并计算各个区域的最优值、在每个关键
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89767775/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89767775/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文主要介绍了一种基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型<span class="ff3">。</span>该模型采用双层结构</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">下层模型以多个虚拟电厂的运行成本最低为优化目标</span>，<span class="ff1">上层模型优化市场运营商的电价<span class="ff3">。</span>在求解过</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程中<span class="ff2">，</span>上层采用粒子群算法<span class="ff2">，</span>下层调用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CPLEX<span class="_ _1"> </span></span>求解器进行求解<span class="ff3">。</span>由于模型规模较大<span class="ff2">，</span>采用元模型算法</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">加速求解<span class="ff3">。</span>本文详细介绍了模型的构建方法和求解过程<span class="ff2">，</span>并对其中涉及到的关键技术进行了解析<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：</span>元模型<span class="ff3">、</span>虚拟电厂<span class="ff3">、</span>主从博弈<span class="ff3">、</span>优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虚拟电厂是指由分布式能源资源汇集而成的一个整体<span class="ff2">，</span>具有独立运营和调度的能力<span class="ff3">。</span>虚拟电厂的优化</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调度问题是一个复杂的组合优化问题<span class="ff2">，</span>在电力市场中具有重要的理论和实际意义<span class="ff3">。</span>本文提出的基于元</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型<span class="ff2">，</span>旨在通过优化虚拟电厂的运行成本和市场运营商的电价</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">实现电力市场的高效运行<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">模型构建</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">虚拟电厂联合调度模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虚拟电厂联合调度模型是本文研究的核心内容<span class="ff2">，</span>其下层模型以多个虚拟电厂的运行成本最低为优化目</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标<span class="ff3">。</span>在该模型中<span class="ff2">，</span>考虑了虚拟电厂内部的发电设备和储能设备等因素<span class="ff2">，</span>并采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CPLEX<span class="_ _1"> </span></span>求解器进行求解</div><div class="t m0 x1 h3 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">市场运营商电价优化模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">市场运营商电价优化模型是本文研究的另一个重要组成部分<span class="ff2">，</span>其上层模型优化市场运营商的电价<span class="ff3">。</span>在</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该模型中<span class="ff2">，</span>考虑了售电电价和购电电价的优化<span class="ff2">，</span>通过优化电价可以实现电力市场的效益最大化<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">求解方法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">元模型优化算法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">由于模型整体规模较大<span class="ff2">，</span>传统的优化算法在求解过程中存在时间复杂度较高的问题<span class="ff3">。</span>为此<span class="ff2">，</span>本文采用</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了元模型优化算法<span class="ff2">，</span>通过构建元模型对原始模型进行近似<span class="ff2">，</span>从而加速求解过程<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">粒子群算法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">粒子群算法是一种常用的启发式优化算法<span class="ff2">，</span>在本文的研究中被应用于上层模型的求解过程<span class="ff3">。</span>通过模拟</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">鸟群寻找食物的行为<span class="ff2">，</span>粒子群算法可以在搜索空间中寻找到全局最优解<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">实验结果与分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文通过仿真实验验证了基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型的性能<span class="ff3">。</span>实验结果表明<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该模型可以有效地降低虚拟电厂的运行成本和市场运营商的电价<span class="ff2">，</span>实现电力市场的高效运行<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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