基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化参考文献：A cooperative Stackelberg game based energy management con
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资源介绍:
基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化 参考文献：《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》完美复现 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex+mosek 注意运行环境安装，不会的可以问我[比心][比心][比心] 代码产品不 不 主要内容：代码主要做的是一个基于合作型Stackerlberg博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与调度策略，提出了一个双层能源管理框架，实现多个微网间的P2P能源交易，上层为零商的动态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博弈模型，优化各产消者的能量管理策略。 同时，采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配，还考虑了运行风险，采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零商的预期损失。 求解方面，双层模型被基于KKT条件转为单层模型。
基于条件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈微网动态定价与优化
摘要：本文介绍了一个基于合作型 Stackelberg 博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与
调度策略。本文提出了一个双层能源管理框架，实现多个微网间的 P2P 能源交易。上层为零售商的动
态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博弈模型，优化各产消者的能量管理
策略。本文还采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配，并考虑了运行风险，使用条件
风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零售商的预期损失。最后，本文将双层模型基于 KKT 条件转
换为单层模型。
1. 引言
近年来，微网技术的发展使得微网内部的能源交易变得更加灵活和高效。然而，微网内存在着能源供
给和需求之间的不平衡问题，且价格和风险管理也是一个重要的考虑因素。因此，本文提出了基于条
件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈微网动态定价与优化模型，以解决这些问题。
2. 动态定价模型
为了实现社会福利最大化，本文设计了一个零售商的动态定价模型。该模型考虑了微网内部能源供需
的不平衡和能源价格的差异化，以确保能源资源的合理利用和分配。通过优化定价策略，零售商可以
通过引导消费者的能源消费行为来实现社会福利的最大化。
3. 合作博弈模型
针对多个产消者之间的能量管理策略问题，本文提出了一个合作博弈模型。产消者通过合作来优化能
量管理策略，以最大化自身的经济利益。通过纳什谈判法，合作博弈模型能够公平地分配产消者之间
的合作剩余，以确保所有参与者都能够获得一定的经济效益。
4. 条件风险价值方法
为了考虑运行风险，本文采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零售商的预期损失。CVaR
方法可以在保证零售商损失不超过一定风险水平的同时，最小化预期损失。通过 CVaR 方法，零售商
可以更好地应对不确定性和风险，从而提高微网的运行效率和稳定性。
5. 模型求解
本文将双层模型基于 KKT 条件转换为单层模型，通过 MATLAB 的 yalmip+cplex+mosek 仿真平台
来求解。通过求解单层模型，可以得到最优的动态定价和能量管理策略，从而实现微网内部资源的合
理分配和利用。
6. 结果分析
通过仿真实验，本文验证了基于条件风险价值的合作型 Stackelberg 博弈微网动态定价与优化模型
的有效性和优越性。实验结果表明，通过定价差异化和合作博弈策略，可以实现微网内部能源供需的
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