004文章解读与程序——@@@@EI\CSCD\北大核心《》已提供下载资源

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摘要：随着各社会资本逐步涌入电力市场,未来不同虚拟电厂将属于不同的利益主体,形成多决策主体相互竞争的博弈格局。为兼顾配电网运营商和虚拟电厂的利益,建立运营商和多虚拟电厂的一主多从博弈模型,研究运营商动态定价行为和虚拟电厂能量管理模型,并提出一种基于Kriging元模型的主从博弈均衡算法。该方法用Kriging元模型拟合并代替虚拟电厂能量内部管理模型,在迭代寻优过程中,结合粒子群优化算法生成新的优异采样点,有针对性地修正元模型,从而快速准确地得到虚拟电厂的交易电价和出力计划。该算法无需虚拟电厂的所有参数,不仅达到保护虚拟电厂隐私的目的,而且能够避免对下层优化模型的大量调用,有效减小计算量,提高求解效率。

这段摘要描述了一个关于电力市场中虚拟电厂与配电网运营商之间博弈模型的研究。以下是对摘要的详细解读：

1. 市场背景： 随着社会资本涌入电力市场，未来将存在多个虚拟电厂，它们将成为不同利益主体，形成多决策主体相互竞争的博弈格局。这可能是由于能源行业逐渐向市场化发展，吸引了不同类型的投资者和参与者。

2. 研究目标： 为了平衡配电网运营商和虚拟电厂的利益，研究者建立了一种一主多从的博弈模型，其中主要决策主体是运营商，而虚拟电厂则是从属决策主体。这意味着运营商在整个市场中扮演主导角色，而虚拟电厂则根据运营商的动态定价行为和自身能量管理模型做出决策。

3. 方法： 研究采用了基于Kriging元模型的主从博弈均衡算法。Kriging元模型被用来拟合和代替虚拟电厂内部的能量管理模型。在迭代寻优过程中，结合粒子群优化算法生成新的优异采样点，有针对性地修正元模型，以快速准确地得到虚拟电厂的交易电价和出力计划。

4. 特点和优势：

   • 该方法不需要虚拟电厂的所有参数，这有助于保护虚拟电厂的隐私。
   • 通过使用Kriging元模型代替内部能量管理模型，有效减小了计算量，提高了求解效率。
   • 避免了对下层优化模型的大量调用，进一步提高了整体计算效率。

总体而言，这项研究提供了一种在电力市场中协调运营商和虚拟电厂决策的方法，通过博弈模型和基于Kriging元模型的算法，实现了在保护隐私的同时提高计算效率的目标。

仿真算例：本文搭建一个包含 3 个 VPP 的测试系统，其中 每个 VPP 包含 1 个 WT、MT、ES 和 IL。每个 DER 的参数如附录 C 中表 C1 和 C2 所示。IL 最大调用 率取为 10%。风电机组出力预测曲线和负荷预测曲 线示于附录 C 中图 C1 和 C2。电力市场的上网电价 和电网电价见图 4。IL 补偿电价为 1.4 千元/(MW·h)， 储能的调度成本系数为 0.05 千元/(MW·h)2。该算例仅用于仿真验证，未结合实际参数。

部分仿真程序展示：

%计算下层VPP交易子流程
%% 决策变量初始化
P_VPP_b=sdpvar(1,24); %VPP向运营商的购电量
P_VPP_s=sdpvar(1,24); %VPP向运营商的售电量
P_VPP=sdpvar(1,24);   %VPP与运营商的交易电量
P_MT=sdpvar(1,24);    %VPP中的MT的发电功率
P_ES=sdpvar(1,24);    %VPP中的储能充放电功率,正时为放电
P_IL=sdpvar(1,24);    %VPP中的可中断负荷
P_W=sdpvar(1,24);     %VPP中的实际风电出力
S_ES=sdpvar(1,24);    %VPP中的储电设备的荷电状态
theta=binvar(1,24);   %VPP与运营商的交易电量状态变量
%% 导入电负荷和风电出力
P_LD=[2.2,1.8,3,6,5.8,5.2,5.6,3.8,2.5,2.7,3,2.6,2.2,2.1,4.2,5.8,6.2,6.3,6.5,6.6,6.3,6.2,6,5.7];
P_Wmax=[2,1.5,1.6,1.8,1.3,0.6,2.8,3.3,3.9,4,3.3,2.9,2.7,2,0.2,3.2,5.1,3.1,1.8,2,1.3,1 2,3.8];
%% 导入约束条件
C=[];
C=[C,
   P_VPP==P_VPP_b-P_VPP_s, %VPP与运营商的交易电量,正时为购买电量,负时为售卖电量
   P_VPP+P_MT+P_ES+P_IL+P_W==P_LD, %VPP的内部电功率平衡约束
   0<=P_VPP_s<=theta*10, %设定VPP与运营商的最大售卖电量为10MW
   0<=P_VPP_b<=(1-theta)*10, %设定VPP与运营商的最大购买电量为10MW
   0<=P_MT<=6, %MT的输出功率上下限限制
   -3.5<=P_MT(2:24)-P_MT(1:23)<=3.5, %MT的爬坡约束
   -0.6<=P_ES<=0.6, %储能的充放电上下限功率约束
   S_ES(1)==0.4-P_ES(1)/1, %储能设备的0-1时段的SoC约束,取初始SoC为0.4
   S_ES(2:24)==S_ES(1:23)-P_ES(2:24)/1, %储能设备的1-24时段的SoC约束
   0.2<=S_ES<=0.9, %SoC状态上下限约束
   S_ES(24)==0.4, %储能的末态SoC和初态值相等
   0<=P_IL<=0.1*P_LD, %可中断负荷的上下限约束
   0<=P_W<=P_Wmax, %风电机组出力上下限约束
  ];
%% 设定目标函数
C_MT=0.08*P_MT.^2+0.9*P_MT+1.2; %微型燃气轮机的发电成本
C_ES=0.05*P_ES.^2; %储能成本
C_IL=1.4*P_IL; %可中断负荷成本
C_VPP=sum(lambda_DAb.*P_VPP_b-lambda_DAs.*P_VPP_s)+sum(C_MT+C_ES+C_IL); %VPP的总运行成本

效果展示：

代码地址https://download.csdn.net/download/LIANG674027206/88676946👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆下载资源链接👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆