ZIPMATLAB代码：基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型关键词：光伏用户群 内部电价 需求响应 斯塔克伯格博 1.33MB

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资源介绍:

MATLAB代码：基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型 关键词：光伏用户群 内部电价 需求响应 斯塔克伯格博弈 参考文档：《基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型》王程 刘念 仿真平台：MATLAB + Cplex 主要内容：在由多主体组成的光伏用户群中，用户间存在光伏电量共享。 然而，在现有的分布式光伏上网政策下，用户间的共享水平很低。 为了提高用户间光伏电量共享水平，根据用户的用电特性，构建了光伏用户群内的多买方—多卖方格局。 结合中国的分布式光伏上网政策，运营商作为主导者，以其收益最大化为目的，制定光伏用户群内部电价。 用户作为跟随者，基于运营商发布的内部电价进行需求响应，最大化自身用电效益，用户需求响应的结果同时也会影响运营商的收益。 通过分析该电力市场中运营商和用户的行为特性，提出了基于博弈的需求响应模型，并证明了该博弈均衡点的存在性和唯一性。 算例结果表明，在该光伏用户群中，运营商通过制定内部电价，能够有效提高自身收益以及用户用电效益，并明显提升了光伏用户群内光伏电量共享水平，验证了所提模型的有效性。 这段程序主要是为了解决光伏电网售电问
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89762017/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89762017/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Stackelberg<span class="_ _1"> </span></span>博弈的光伏用户群优化定价模型</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">：</span>随着光伏技术的发展和分布式光伏上网政策的实施<span class="ff3">，</span>光伏用户群内光伏电量共享的需求日益增</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">长<span class="ff4">。</span>为了提高光伏用户群内部光伏电量的共享水平<span class="ff3">，</span>本论文提出了一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Stackelberg<span class="_ _1"> </span></span>博弈的光</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">伏用户群优化定价模型<span class="ff4">。</span>该模型以运营商为主导<span class="ff3">，</span>制定光伏用户群内部的电价<span class="ff3">，</span>用户作为跟随者<span class="ff3">，</span>通</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过需求响应来最大化自身用电效益<span class="ff4">。</span>通过实证分析<span class="ff3">，</span>证明了该模型的有效性<span class="ff3">，</span>并且验证了光伏用户群</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">内光伏电量共享水平的提高<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff3">：</span>光伏用户群<span class="ff3">；</span>内部电价<span class="ff3">；</span>需求响应<span class="ff3">；</span>斯塔克伯格博弈</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着全球能源危机的逐渐恶化<span class="ff3">，</span>太阳能等可再生能源的应用越来越受到人们的关注<span class="ff4">。</span>光伏发电作为一</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">种清洁<span class="ff4">、</span>可再生的能源形式<span class="ff3">，</span>具有独特的优势<span class="ff3">，</span>逐渐成为解决能源危机的重要途径<span class="ff4">。</span>在分布式光伏上</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">网政策的推动下<span class="ff3">，</span>光伏用户群的数量不断增加<span class="ff3">，</span>为光伏电量的共享提供了更多的机会<span class="ff4">。</span>然而<span class="ff3">，</span>在现有</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的分布式光伏上网政策下<span class="ff3">，</span>用户间的光伏电量共享水平很低<span class="ff3">，</span>这不利于光伏电网的发展和光伏能源的</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">利用效率提高<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了解决这一问题<span class="ff3">，</span>本论文基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Stackelberg<span class="_ _1"> </span></span>博弈理论<span class="ff3">，</span>提出了一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Stackelberg<span class="_ _1"> </span></span>博弈的光</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">伏用户群优化定价模型<span class="ff4">。</span>该模型以运营商为主导<span class="ff3">，</span>通过制定光伏用户群内部的电价来调节用户的光伏</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电量共享水平<span class="ff4">。</span>用户作为跟随者<span class="ff3">，</span>通过需求响应来最大化自身用电效益<span class="ff4">。</span>通过分析该电力市场中运营</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">商和用户的行为特性<span class="ff3">，</span>证明了该模型的存在性和唯一性<span class="ff3">，</span>并且通过实证分析验证了该模型的有效性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">研究方法</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span>Stackelberg<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">博弈理论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Stackelberg<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">博弈是一种非合作博弈模型<span class="ff3">，</span>它描述了一个博弈参与者的顺序决策过程<span class="ff4">。</span>在该模型中</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">运营商作为主导者</span>，<span class="ff1">先行制定光伏用户群内部的电价<span class="ff4">。</span>用户作为跟随者</span>，<span class="ff1">根据运营商发布的内部电</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">价进行需求响应<span class="ff3">，</span>最大化自身用电效益<span class="ff4">。</span>运营商和用户之间的博弈关系决定了最终的均衡结果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">优化模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Stackelberg<span class="_ _1"> </span></span>博弈理论<span class="ff3">，</span>本论文建立了一种基于博弈的需求响应模型<span class="ff4">。</span>该模型以运营商的收益</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最大化为目标<span class="ff3">，</span>用户的用电效益作为约束条件<span class="ff3">，</span>制定光伏用户群内部的电价<span class="ff4">。</span>用户根据运营商发布的</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">内部电价进行需求响应<span class="ff3">，</span>最大化自身用电效益<span class="ff4">。</span>通过求解该模型<span class="ff3">，</span>可以得到最优的电价策略<span class="ff3">，</span>从而提</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">高光伏用户群内光伏电量的共享水平<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算例分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过对光伏用户群的用电负荷数据和光伏太阳能发电功率数据进行分析<span class="ff3">，</span>得到了光伏用户群内部的用</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电特性<span class="ff4">。</span>根据这些用电特性<span class="ff3">，</span>建立了优化模型<span class="ff3">，</span>并使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Cplex<span class="_ _1"> </span></span>进行求解<span class="ff4">。</span>通过比较不同</div></div><div class="pi" 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