MATLAB代码：基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享关键词：分布式优化 产消者 非合作博弈 能量共享 仿真平台: m

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资源介绍:

MATLAB代码：基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享 关键词：分布式优化 产消者 非合作博弈 能量共享 仿真平台: matlab 主要内容：为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易，提出了一种基于光伏电能供需比（SDR）的内部价格模型。 在考虑经济性和舒适度的基础上，提出了用户参与需求响应（DR）的效用成本模型。 由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础，用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合作博弈，在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上，提出了分布式优化算法对用户的纳什均衡策略进行求解。 最后，通过实际算例验证了所提模型在减少用电成本、提高光功率互用水平上的有效性。 代码为复现，效果非常好，是深入研究学习的必备程序，强烈推荐
<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/89762741/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/89762741/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>为了实现光伏用户群内的有序电能交易<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于光伏电能供需比<span class="ff2">（<span class="ff3">SDR</span>）</span>的内部</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">价格模型<span class="ff4">。</span>在考虑经济性和舒适度的基础上<span class="ff2">，</span>还提出了用户参与需求响应<span class="ff2">（<span class="ff3">DR</span>）</span>的效用成本模型<span class="ff4">。</span>由</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于内部电价是以时段内光伏用户群内的供需比为基础<span class="ff2">，</span>用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">作博弈<span class="ff4">。</span>在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上<span class="ff2">，</span>本文还提出了分布式优化算法对用户的纳什均</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">衡策略进行求解<span class="ff4">。</span>最后<span class="ff2">，</span>通过实例验证了所提模型在减少用电成本<span class="ff4">、</span>提高光功率互用水平上的有效性</div><div class="t m0 x1 h3 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：</span>分布式优化<span class="ff4">、</span>产消者<span class="ff4">、</span>非合作博弈<span class="ff4">、</span>能量共享</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">近年来<span class="ff2">，</span>光伏电能的利用率不断提高<span class="ff2">，</span>越来越多的用户加入到光伏电能供应和消费的领域<span class="ff4">。</span>然而<span class="ff2">，</span>由</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于光伏电能的波动性和间歇性<span class="ff2">，</span>光伏用户之间的电能交易面临着很多挑战<span class="ff4">。</span>为了解决这一问题<span class="ff2">，</span>本文</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提出了一种基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享模型<span class="ff2">，</span>旨在实现光伏用户群内的有序电能</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">交易<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">内部价格模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现光伏用户群内的有序电能交易<span class="ff2">，</span>本文提出了基于光伏电能供需比的内部价格模型<span class="ff4">。</span>光伏电能</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">供需比可以用来衡量光伏电能供应与需求之间的关系<span class="ff4">。</span>该模型在考虑经济性和舒适度的基础上<span class="ff2">，</span>通过</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计算每个时段内的光伏电能供需比来确定内部电价<span class="ff4">。</span>内部电价的确定可以激励用户根据光伏电能的供</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">需情况进行需求响应<span class="ff2">，</span>从而实现有序电能交易<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">用户参与需求响应的效用成本模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了鼓励用户参与需求响应<span class="ff2">，</span>本文提出了用户参与需求响应的效用成本模型<span class="ff4">。</span>该模型考虑了用户在电</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能消费和舒适度之间的权衡<span class="ff4">。</span>用户通过减少或增加用电量<span class="ff2">，</span>来响应内部电价的变化<span class="ff4">。</span>用户的效用成本</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">包括了用电成本和舒适度成本两个方面<span class="ff4">。</span>通过最小化用户的效用成本<span class="ff2">，</span>可以激励用户根据内部电价的</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">变化来调整用电行为<span class="ff2">，</span>从而实现光功率互用的最大化<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">分布式优化算法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础<span class="ff2">，</span>用户之间针对电价的需求响应行为可构成非</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">合作博弈<span class="ff4">。</span>为了求解用户的纳什均衡策略<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于分布式优化的算法<span class="ff4">。</span>该算法将用户的</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">纳什均衡策略求解问题转化为一个分布式优化问题<span class="ff2">，</span>并利用优化算法迭代求解用户的最优策略<span class="ff4">。</span>通过</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分布式优化算法<span class="ff2">，</span>可以实现用户之间的电能交易的最优化<span class="ff4">。</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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