【电力系统】基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略附Matlab代码

利用智能控制系统，优化风能发电的运行策略。 #生活常识# #生活建议# #节能技巧# #风能发电#

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 内容介绍

社区综合能源系统 (Community Integrated Energy System, CIES) 作为一种新兴的能源供应和管理模式，在提高能源利用效率、降低环境污染、增强供能可靠性等方面具有显著优势。然而，随着可再生能源渗透率的不断提高，以及用户负荷呈现出多样化和波动性特征，传统的集中式优化运行策略面临着计算复杂度高、灵活性差等挑战。因此，如何实现 CIES 的分布式协同优化运行，成为当前研究的热点和难点。本文将深入探讨一种基于主从博弈的 CIES 分布式协同优化运行策略，旨在克服传统方法的局限性，实现更高效、更灵活的 CIES 运行。

一、社区综合能源系统面临的挑战与分布式协同优化的必要性

传统的 CIES 优化运行通常采用集中式方法，即由中央控制器收集所有用户的负荷需求和能源供应信息，然后进行统一优化调度。这种方法在理论上可以实现全局最优，但面临着诸多实际挑战：

信息安全与隐私保护:

 集中式优化需要收集用户详细的负荷信息，这可能侵犯用户的隐私，并面临信息泄露的风险。

计算复杂度高:

 随着 CIES 规模的扩大，用户数量和能源设备数量的增加，集中式优化的计算复杂度呈指数级增长，难以满足实时性要求。

鲁棒性差:

 集中式优化依赖于中央控制器的稳定运行，一旦中央控制器发生故障，整个系统将瘫痪。

缺乏灵活性:

 集中式优化难以适应用户负荷的快速变化和可再生能源的间歇性波动。

为了克服这些挑战，分布式协同优化成为 CIES 发展的必然趋势。分布式协同优化将整个系统分解为多个自治的子系统，每个子系统根据自身的信息和目标进行优化，并通过与其他子系统的协调，最终实现整体系统的优化运行。相比于集中式优化，分布式协同优化具有以下优点：

保护用户隐私:

 每个子系统只掌握自身的信息，无需共享用户的详细负荷信息。

降低计算复杂度:

 每个子系统只需解决规模较小的优化问题，计算复杂度大大降低。

提高鲁棒性:

 子系统可以独立运行，即使某些子系统发生故障，也不会影响整个系统的运行。

增强灵活性:

 子系统可以根据自身情况动态调整运行策略，更好地适应用户负荷和可再生能源的波动。

二、主从博弈模型在 CIES 分布式协同优化中的应用

主从博弈 (Stackelberg Game) 是一种非合作博弈，其中一个参与者作为领导者 (Leader) 首先做出决策，其他参与者作为跟随者 (Follower) 根据领导者的决策做出反应。在 CIES 分布式协同优化中，可以将 CIES 的运营者视为领导者，将社区内的用户视为跟随者。

1. 主从博弈模型构建:

领导者（CIES 运营者）模型:

 CIES 运营者的目标是降低系统的运行成本，同时满足用户的用能需求。运营者可以控制可控分布式发电单元 (如燃气轮机、微燃机) 的出力，储能设备的充放电，以及与上级电网的交互功率。其优化模型通常包括以下目标函数和约束条件：

目标函数:

 最小化运行成本，包括发电成本、储能成本、购电成本等。

约束条件:

 功率平衡约束、设备容量约束、运行约束等。

跟随者（社区用户）模型:

 社区用户的目标是最小化自身的用能成本，或者最大化自身的用能舒适度。用户可以根据电价信号调整自身的用能行为，例如转移可中断负荷的用电时间。其优化模型通常包括以下目标函数和约束条件：

目标函数:

 最小化用能成本，或者最大化用能舒适度。

约束条件:

 负荷需求约束、设备容量约束等。

2. 主从博弈求解算法:

主从博弈的求解通常采用迭代算法，包括以下步骤：

第一步 (领导者决策):

 CIES 运营者根据对用户负荷的预测，制定初步的电价策略和分布式发电计划，并将电价信号发送给用户。

第二步 (跟随者响应):

 社区用户根据接收到的电价信号，调整自身的用能计划，并将调整后的负荷需求反馈给 CIES 运营者。

第三步 (领导者更新):

 CIES 运营者根据用户反馈的负荷需求，更新电价策略和分布式发电计划。

第四步 (迭代):

 重复以上步骤，直到电价策略和负荷需求达到稳定状态，即达到纳什均衡。

常用的主从博弈求解算法包括：

基于数学规划的算法:

 将主从博弈问题转化为一个等价的数学规划问题，然后使用现有的优化求解器进行求解。

基于遗传算法的算法:

 使用遗传算法搜索最优的电价策略和分布式发电计划。

基于粒子群算法的算法:

 使用粒子群算法搜索最优的电价策略和分布式发电计划。

⛳️ 运行结果

参考文献

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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 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

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