当前位置: 首页 > news >正文

在微网的世界里,电能共享是个大话题。今天咱们聊聊如何用非对称纳什谈判来优化多微网间的电能共享,顺便加点代码,让大家感受一下这个高级玩意儿

基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略 关键词:纳什谈判 合作博弈 微网 电转气-碳捕集 P2P电能交易交易 参考文档:《基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略》完美复现 仿真平台:MATLAB CPLEX+MOSEK/IPOPT 主要内容:该代码主要做的是微网间基于非对称纳什谈判的P2P电能交易共享问题,基于纳什谈判理论建立了多微网电能共享合作运行模型,进而将其分解为微网联盟效益最大化子问题和合作收益分配子问题,选择交替方向乘子法分布式求解,从而有效保护各主体隐私。 在合作收益分配子问题中,提出以非线性能量映射函数量化各参与主体贡献大小的非对称议价方法,各微网分别以其在合作中的电能贡献大小为议价能力相互谈判,以实现合作收益的公平分配。 同时,微电网模型中考虑了电转气以及碳捕集设备,实现了低碳调度。 代码非常精品且高级,注释保姆级

首先,咱们得明白,微网之间不是孤立的,它们可以通过P2P(点对点)交易来共享电能。这种交易方式不仅能提高能源利用效率,还能降低碳排放。为了实现这个目标,我们引入了一个基于纳什谈判的合作博弈模型。

这个模型的核心是将问题分解成两个子问题:一个是微网联盟效益最大化,另一个是合作收益分配。咱们先来看看第一个子问题,也就是如何最大化微网联盟的效益。

% 微网联盟效益最大化子问题 function [optimal_power, optimal_cost] = maximize_alliance_profit(microgrids, constraints) % 初始化变量 optimal_power = zeros(length(microgrids), 1); optimal_cost = Inf; % 使用CPLEX求解器 options = cplexoptimset('Display', 'off'); [x, fval] = cplexlp(@(x) objective_function(x, microgrids), [], [], [], [], constraints.lb, constraints.ub, options); if ~isempty(x) optimal_power = x; optimal_cost = fval; end end

这段代码用CPLEX求解器来寻找最优的功率分配方案,从而最大化微网联盟的效益。objective_function是我们定义的目标函数,用来计算微网联盟的总成本。

接下来是合作收益分配子问题。这里我们提出了一个非线性能量映射函数,用来量化各微网在合作中的贡献大小。这个函数的作用是让每个微网根据自己的电能贡献来谈判,从而实现公平的收益分配。

% 合作收益分配子问题 function [fair_profit] = fair_profit_allocation(microgrids, contributions) % 非线性能量映射函数 mapping_function = @(x) log(1 + x); % 计算各微网的议价能力 bargaining_power = arrayfun(mapping_function, contributions); % 公平分配收益 total_profit = sum(microgrids.profit); fair_profit = total_profit * bargaining_power / sum(bargaining_power); end

这段代码通过非线性能量映射函数计算各微网的议价能力,然后根据议价能力来分配总收益。mapping_function就是我们定义的非线性函数,用来量化微网的贡献。

最后,咱们的微网模型还考虑了电转气和碳捕集设备,实现了低碳调度。这不仅提高了能源利用效率,还减少了碳排放,符合当前绿色能源的趋势。

% 低碳调度 function [low_carbon_schedule] = low_carbon_scheduling(microgrids, carbon_capture) % 电转气设备调度 power_to_gas = microgrids.power_to_gas; % 碳捕集设备调度 carbon_capture_schedule = carbon_capture.schedule; % 综合调度 low_carbon_schedule = power_to_gas + carbon_capture_schedule; end

这段代码结合了电转气和碳捕集设备的调度,实现了低碳调度。powertogascarboncaptureschedule分别是电转气和碳捕集设备的调度方案。

总的来说,这个基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略,不仅实现了电能的公平分配,还考虑了低碳调度,是一个非常高级且实用的模型。代码部分也是注释详尽,容易上手。希望大家在微网的世界里玩得开心!

http://www.zskr.cn/news/170514.html

相关文章:

  • Abaqus复合材料微观单胞RVE模型的周期性网格划分及E11,E22,E33,G12,G13...
  • 计算机毕业设计Python+AI大模型新闻自动分类 新闻预测系统 新闻可视化 新闻爬虫 大数据毕业设计
  • YOLO模型灰度版本灰度结束后的用户通知
  • 计算机毕业设计Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统 旅游路线推荐系统 旅游路线规划系统 大数据毕业设计
  • 新手指南之大纲设定(飞卢)
  • YOLO目标检测中的小目标识别难题破解思路
  • YOLO模型灰度发布期间用户反馈收集机制
  • 梨忆
  • YOLO与Grafana Loki日志聚合集成:高效查询海量日志
  • YOLO在高速公路监控的应用:违章停车自动抓拍
  • YOLO模型训练任务排队系统:公平调度所有提交作业
  • hadoop配置
  • YOLO目标检测中的旋转框支持:倾斜物体精确包围
  • YOLO在智能楼宇的应用:电梯内人数统计与超载预警
  • YOLO模型灰度版本并行运行:资源隔离与负载均衡
  • YOLO模型缓存击穿防御:互斥锁与双重检查机制
  • wrk:现代 HTTP 性能测试工具(类cc)
  • 常见服务器黑话/术语名称
  • 绕过夸克网盘直接下载文件_公益解析站
  • 昇腾 (Ascend) NPU 实战指南:在 GitCode Notebook 中玩转 CodeLlama
  • YOLO模型缓存失效策略:LRU与TTL的选择依据
  • 7款免费AI论文神器:开题报告大纲10分钟生成,效率提升300%!
  • YOLO模型冷启动类加载优化:提前加载关键类文件
  • springboot汽车资讯网站(11603)
  • 20236大模型学习终极指南:30节精品课程+104G资源包,零基础也能成为AI工程师_全方位大模型教程:从基础入门到实战应用,非常详细的大模型教程
  • 推荐阅读:Revolutionizing Development: The Rise of AI-Powered App Builders
  • YOLO在矿山安全监控的应用:矿车与工人行为分析
  • 完整的PID和LQR四旋翼无人机Simulink、Matlab仿真:两个SLX文件一个M文件及...
  • 【OD刷题笔记】- 单词加密
  • 基于stm32单片机智能门禁人脸指纹RFID识别电子密码锁成品设计app(程序+实物)全套