基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略：主从博弈下的P2P交易及社会优化福利分析仿真平台MATLAB代码分享,基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略：主从博弈下的P2P交易及能量管

BzSARcQYYGRZIP代码基于条件风险价值的微网动态定价与调度策  1.76MB

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基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略：主从博弈下的P2P交易及社会优化福利分析仿真平台MATLAB代码分享,基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略：主从博弈下的P2P交易及能量管理优化,MATLAB代码：基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略 关键词：P2P交易 微网优化调度 条件风险价值 合作博弈 动态定价 参考文档：加好友获取 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex+mosek 主要内容：代码主要做的是一个基于主从博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与调度策略，构建了双层能源管理框架，上层为零商的动态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博弈模型，优化各产消者的能量管理策略，各产消者之间可以进行P2P交易。 同时，采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配，还考虑了运行风险，采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零商的预期损失。 代码非常精品，注释保姆级 ,基于以上内容，几个核心关键词如下： 基于条件风险价值CVaR; 微网动态定价与调度策略; P2P交易; 微网优化调度; 合作博弈; 纳什谈判法;
<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/90402525/2/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/90402525/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">代码<span class="ff3">：</span>基于条件风险价值<span class="_ _1"> </span></span>CVaR<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">的微网动态定价与调度策略</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着能源需求的不断增长和能源系统的复杂性日益提高<span class="ff3">，</span>微网成为了解决能源供应和需求之间不匹配</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的有效途径<span class="ff4">。</span>微网是由多个分布式能源资源<span class="ff4">、</span>能量储存设备以及各种能源消费设备组成的小型能源系</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">统<span class="ff4">。</span>为了提高微网的运行效率和降低能源成本<span class="ff3">，</span>本文提出了一个基于条件风险价值<span class="ff3">（<span class="ff1">CVaR</span>）</span>的微网动</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">态定价与调度策略<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们构建了一个双层能源管理框架<span class="ff4">。</span>上层是零售商的动态定价模型<span class="ff3">，</span>零售商的目标是社会福利</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最大化<span class="ff4">。</span>通过考虑市场供需关系和能源价格等因素<span class="ff3">，</span>零售商可以根据实时数据来调整能源价格<span class="ff3">，</span>以吸</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引更多的能源消费者和优化能源分配<span class="ff4">。</span>下层是多个产消者的合作博弈模型<span class="ff4">。</span>产消者之间可以进行<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">P2P</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">交易<span class="ff3">，</span>相互之间分享能源资源<span class="ff3">，</span>以满足各自的能源需求<span class="ff4">。</span>通过进行合作博弈<span class="ff3">，</span>产消者可以优化自己的</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能量管理策略<span class="ff3">，</span>以最大化自身的效益<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">其次<span class="ff3">，</span>我们采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配<span class="ff4">。</span>纳什谈判法是一种通过博弈论的</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方法来确定合作博弈中的效用分配的方法<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们使用纳什谈判法来确定产消者之间的能源</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">资源分配<span class="ff3">，</span>并确保每个参与者都能获得公平的收益<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">此外<span class="ff3">，</span>我们考虑了运行风险<span class="ff3">，</span>并采用条件风险价值<span class="ff3">（<span class="ff1">CVaR</span>）</span>随机规划方法来描述零售商的预期损失<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">条件风险价值是一种衡量风险的指标<span class="ff3">，</span>它将考虑到不同风险水平下可能的损失<span class="ff3">，</span>并给出一个相应的风</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">险值<span class="ff4">。</span>在本文中<span class="ff3">，</span>我们使用条件风险价值来评估零售商在不同情况下的预期损失<span class="ff3">，</span>并优化能源定价和</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">调度策略<span class="ff3">，</span>以最小化预期损失<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff3">，</span>本文的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>代码非常精品<span class="ff3">，</span>并且配有详细的注释<span class="ff4">。</span>我们使用了<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>以及配套的工具箱</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">（<span class="ff2">如<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">yalmip<span class="ff4">、</span>cplex<span class="_ _0"> </span></span>和<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">mosek</span></span>）<span class="ff2">来实现微网的动态定价和调度策略<span class="ff4">。</span>通过使用这些工具</span>，<span class="ff2">我们可以</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对微网的运行情况进行模拟和仿真<span class="ff3">，</span>并评估该策略在不同情况下的性能<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>本文提出了一个基于条件风险价值的微网动态定价与调度策略<span class="ff4">。</span>该策略通过构建双层能源</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">管理框架<span class="ff3">，</span>考虑<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">P2P<span class="_ _0"> </span></span>交易<span class="ff4">、</span>合作博弈和条件风险价值等因素<span class="ff3">，</span>以提高微网的运行效率和降低能源成本</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff2">我们的<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>代码为该策略的实现提供了一个可靠且高效的工具</span>。<span class="ff2">通过使用这个代码<span class="ff3">，</span>用户可以</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">根据自己的需求进行微网的仿真和优化<span class="ff3">，</span>并获得相应的定价和调度策略<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注意<span class="ff3">：</span>本文仅供技术交流和学习使用<span class="ff3">，</span>不涉及商业目的<span class="ff4">。</span>如需获取参考文档<span class="ff3">，</span>请加好友与我联系<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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