基于合作博弈模型的多微网间日前交易研究 Highlights: 1)在日前电力批发市场内建立多个微电网之间的合作联盟。 2)通过微电网之间的合作博弈,实现区域可再生能源的灵活消费。 3)降低整体运营成本,帮助微电网获得令人满意的交易能力和电价。 4)完善多微电网合作体系,推动可再生能源利用市场化。 主题:微电网是电力市场中最常见的分布式能源参与形式之一。 构建了多个微电网之间的合作博弈模型。 纳什讨价还价用于协调微电网之间的利益分配,以及分析微电网之间的最优交易力和电价。 研究证明,微电网之间的合作博弈可以实现区域内可再生能源的灵活消费。 微电网的运营成本也较低。 纳什讨价还价帮助联盟成员获得令人满意的贸易权和关税。 此外,有效地提高了微电网系统的整体运行效率和市场竞争力。
系统概述
本系统基于合作博弈理论和纳什讨价还价模型,实现了三个微电网之间的日前电能交易优化。系统采用分布式优化方法,通过ADMM算法求解微电网间的最优交易电量和交易电价,实现社会总成本最小化和各微电网利益公平分配。
核心功能模块
1. 独立运行模型(谈判破裂点计算)
文件:P0_独立运行模型(谈判破裂点计算).txt
功能描述:
- 计算各微电网在不合作情况下的最优运行成本
- 作为纳什讨价还价模型的谈判破裂点(bargaining breakdown point)
- 确定各微电网独立运行时的基准成本
关键技术特征:
- 考虑光伏/风力发电预测、负荷需求、储能系统约束
- 包含可转移负荷调度、电池充放电成本、与主网交易成本
- 采用混合整数规划模型,使用Gurobi求解器
2. 社会成本最小化问题
文件:P1_社会成本最小化问题.txt
功能描述:
- 实现多微电网联盟的社会总成本最小化
- 确定微电网间的最优交易电量
- 采用ADMM算法进行分布式优化
核心模型组成:
MG1模型(光伏主导):
- 决策变量:可转移负荷、光伏出力、储能充放电、与主网交易、微网间交易
- 约束条件:储能系统约束、功率平衡、可转移负荷限制
- 目标函数:运行成本 + ADMM惩罚项
MG2模型(光伏主导):
- 结构与MG1类似,参数不同
- 负荷特性和光伏容量差异
MG3模型(风电主导):
- 以风力发电为主要可再生能源
- 发电特性与光伏微网形成互补
3. 支付效益最大化问题
文件:P2_支付效益最大化问题.txt
功能描述:
- 在给定交易电量的基础上优化交易电价
- 实现各微电网支付效益的公平分配
- 采用纳什讨价还价模型
核心算法:
- 目标函数包含对数效益函数和ADMM惩罚项
- 约束包括电价下限和效益改善条件
- 通过交易电价协调各方利益
4. 主控程序
文件:Main.m(在两个问题中均有实现)
功能描述:
- 协调整个ADMM迭代过程
- 管理拉格朗日乘子更新
- 监控收敛情况
- 结果可视化输出
算法流程
ADMM迭代过程
- 初始化:拉格朗日乘子、交易变量归零
- 并行求解:各微电网独立优化子问题
- 信息交换:交换交易电量和电价信息
- 乘子更新:更新拉格朗日乘子
- 收敛判断:检查原始残差和对偶残差
- 结果输出:达到收敛条件后输出最优解
收敛标准
- 原始残差:交易一致性约束的违反程度
- 对偶残差:交易变量的变化幅度
- 最大迭代次数:防止无限循环
技术特点
1. 分布式架构
- 各微电网独立优化,保护隐私信息
- 仅交换必要的交易变量信息
- 适合实际工程应用
2. 多时间尺度
- 24小时日前调度周期
- 每小时一个决策时段
- 考虑时序耦合约束
3. 物理约束完备
- 储能系统动态约束
- 充放电状态互斥
- SOC初末状态相等
- 线路传输容量限制
4. 经济性考虑
- 储能寿命损耗成本
- 负荷转移不舒适成本
- 分时电价机制
- 过网服务费用
输入数据
预测数据
- 光伏/风力发电预测
- 负荷需求预测
- 分时电价信息
设备参数
- 储能系统容量和效率
- 充放电功率限制
- 可再生能源装机容量
成本参数
- 储能运维成本
- 负荷补偿系数
- 过网费用系数
输出结果
优化决策
- 各时段交易电量和电价
- 储能充放电计划
- 可转移负荷调度
- 与主网交易计划
经济指标
- 各微电网运行成本
- 合作效益分配
- 社会总成本节约
- 效益提升幅度
可视化结果
- 交易电价曲线
- 交易电量分布
- 成本收敛过程
- 各设备出力图
应用价值
- 对微电网运营商:提供最优的交易策略,降低运行成本
- 对电网公司:促进可再生能源消纳,提高系统可靠性
- 对政策制定者:为多微电网合作机制设计提供理论依据
- 对研究人员:提供完整的合作博弈建模和求解框架
本系统完整复现了Applied Energy论文中的模型和算法,具有良好的工程应用价值和学术参考价值。