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2025/12/28 0:05:52
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🔥内容介绍
1 研究背景与意义
1.1 研究背景
随着全球能源转型进程的加速，传统单一能源系统因能源利用率低、环境适应性差等问题，已难以满足“双碳”目标下的能源发展需求。多能源集线器（Multi-Energy Hub, MEH）作为整合电、气、热、冷等多种能源的核心载体，通过能源转换、存储与梯级利用，能够有效提升能源系统的综合效率，成为未来能源系统发展的重要方向。
然而，MEH系统的优化调度面临两大核心挑战：一是信息不完全性。在市场化运营场景中，各MEH作为独立决策主体，其内部能源产耗特性、设备运行参数、负荷预测数据等关键信息往往具有私密性，无法完全共享，导致传统基于完全信息的集中式调度方法失效；二是环境成本内化需求。化石能源消费产生的碳排放、污染物排放等环境外部性问题未充分计入调度成本，导致调度方案可能存在“重经济轻环保”的偏向，与绿色低碳发展理念相悖。
博弈论作为分析多主体不完全信息交互决策的有效工具，为解决多MEH分布式调度问题提供了新思路。通过构建博弈模型，可实现各MEH在信息不对称条件下的利益均衡，同时将环境成本纳入博弈支付函数，能够引导调度方案向低碳化方向优化。因此，开展不完全信息下计及环境成本的多MEH博弈优化调度研究，对推动能源系统高效、低碳运行具有重要的理论与实践价值。
1.2 研究意义
理论意义：突破传统完全信息调度框架的局限，建立不完全信息下多MEH博弈调度理论体系，丰富博弈论在综合能源系统领域的应用场景，为不完全信息环境下多能源主体协同优化提供新的理论方法。
实践意义：提出计及环境成本的多MEH博弈优化调度策略，能够在保障各MEH经济利益的前提下，有效降低能源系统的碳排放与污染物排放，提升能源综合利用效率，为综合能源系统的市场化、低碳化运营提供技术支撑。
2 相关工作综述
2.1 多能源集线器调度研究现状
近年来，国内外学者围绕MEH调度问题开展了大量研究。在调度模式方面，现有研究主要分为集中式调度与分布式调度两类。集中式调度通过中心控制器收集全系统信息并统一制定调度方案，具有全局最优性，但对信息完整性要求高，且存在隐私泄露风险；分布式调度则由各MEH自主决策，通过信息交互实现局部最优与全局协调，更适应市场化运营场景。例如，文献[1]提出基于一致性算法的分布式多MEH经济调度方法，实现了各主体的利益均衡，但未考虑信息不完全性对调度结果的影响。
在调度目标方面，早期研究多以经济成本最小化为核心，忽略了环境因素。随着“双碳”目标的提出，越来越多的研究开始将环境成本纳入调度目标。文献[2]构建了计及碳排放成本的MEH优化调度模型，通过引入碳交易机制实现了经济与环境效益的协同优化，但该研究基于完全信息假设，未考虑实际运营中的信息不对称问题。
2.2 不完全信息博弈在能源系统中的应用
不完全信息博弈理论已逐渐应用于能源系统多主体决策问题。在电力市场领域，文献[3]构建了发电商不完全信息竞价博弈模型，通过贝叶斯纳什均衡求解实现了发电商的最优报价策略；在综合能源领域，文献[4]针对多微网交互问题，提出基于不完全信息动态博弈的调度方法，有效提升了系统的鲁棒性。但现有研究多聚焦于单一能源类型或简单能源耦合场景，针对多MEH复杂能源耦合系统，且同时计及环境成本的不完全信息博弈调度研究仍较为匮乏。
2.3 研究缺口分析
综合现有研究可知，当前多MEH调度研究存在以下不足：① 多数研究基于完全信息假设，与实际市场化运营中各主体信息私密的场景不符，导致调度方案的实用性受限；② 部分考虑不完全信息的研究未充分计及环境成本，难以满足低碳发展需求；③ 现有博弈模型多针对简单能源耦合关系，未充分考虑MEH内部多能源转换、存储设备的协同运行机制。基于此，本文开展不完全信息下计及环境成本的多MEH博弈优化调度研究，弥补现有研究的不足。
3 系统模型构建
3.1 多能源集线器系统结构
本文研究的多MEH系统由多个独立运营的MEH、公共能源网络（电力网络、天然气网络）以及负荷侧构成。各MEH内部包含能源生产设备（如光伏、风电、燃气轮机）、能源转换设备（如电转气设备、燃气锅炉、吸收式制冷机）、能源存储设备（如蓄电池、储气罐、蓄热罐）以及各类负荷（电负荷、热负荷、冷负荷、气负荷）。
各MEH通过公共能源网络进行能源交互，同时作为独立决策主体，自主制定能源生产、转换、存储与交易策略。系统运行过程中，各MEH仅共享公共能源网络的边际电价、气价等公开信息，其内部的设备参数、负荷数据、可再生能源出力预测等信息均为私有信息，构成不完全信息环境。
4 博弈均衡求解与调度策略优化
5 结论与展望
5.1 研究结论
本文针对多能源集线器优化调度中的信息不完全性与环境成本内化问题，提出了基于不完全信息博弈的优化调度方法，主要结论如下：
1. 构建了计及碳排放成本与污染物处理成本的环境成本量化模型，实现了环境外部性的内化，为低碳调度策略的制定提供了量化依据。
2. 建立了不完全信息下多MEH博弈优化调度模型，通过贝叶斯纳什均衡刻画各MEH的最优决策行为，解决了完全信息调度方法在实际市场化场景中适用性差的问题。
3. 提出了基于PSO算法结合贝叶斯推理的均衡求解方法，该方法具有良好的收敛性与稳定性，能够高效求解博弈均衡策略。
4. 仿真实验表明，本文方法能够在保障各MEH经济利益的前提下，显著降低系统的环境成本，提升可再生能源消纳率，实现经济与环境效益的协同优化。
5.2 未来展望
未来研究可从以下方面进一步拓展：① 考虑动态不完全信息场景，研究各MEH类型随时间变化的博弈调度策略；② 引入风险偏好系数，构建考虑各MEH风险态度的博弈模型；③ 结合区块链技术，实现各MEH信息的安全共享与交互，提升博弈调度的效率与可信度。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 黄宇,吴思橙,徐璟,等.不完全信息下计及环境成本的多能源集线器博弈优化调度[J].电力系统自动化, 2022, 46(20):109-118.DOI:10.7500/AEPS20210730007.
[2] 王海洋.基于博弈论的多主体综合能源系统优化方法[D].山东大学[2025-12-25].
[3] 徐璟.基于非合作博弈的综合能源系统优化调度研究[D].华北电力大学;华北电力大学(保定)[2025-12-25].
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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
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
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🌈图像处理方面
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🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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