基于安全考量的虚拟电厂在配电网中的优化调度博弈模型

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简介：
本研究构建了一个基于安全考虑的虚拟电厂在配电网中进行优化调度的博弈模型，旨在提高电力系统的可靠性和经济性。通过模拟多方参与者的决策过程，该模型能够有效平衡供需关系，并增强系统抵御风险的能力。以往的虚拟电厂（VPP）优化调度模型主要关注经济性目标，在这种情况下得到的最佳调度方案通常未能满足配电网的安全需求，导致线路过载或节点电压超出限制等问题，从而影响电力系统的稳定运行。为了同时考虑VPP的经济效益和配电网的安全保障，本段落提出了一种基于非合作博弈理论的VPP优化调度模型，并运用随机规划方法来应对风能、太阳能等可再生能源及电价波动带来的不确定性因素。通过选取某城市城北变电站八引线配电网作为具体案例，对比分析了在不同模型下（即传统的VPP优化调度方案、单独考虑安全性约束的配电网模型以及非合作博弈框架下的综合策略）所获得的结果。研究发现，在采用非合作方式博弈时，无论是对于虚拟电厂还是配电网络而言，都会倾向于采取一种更为谨慎的操作模式——减少各发电单元的实际输出功率，确保VPP能够在实现较高收益的同时保证了整个电力分配系统的稳定性和安全性要求。这一研究成果证明了提出的非合作博弈模型在协调经济效益与电网安全之间矛盾的有效性及合理性。

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基于安全考量的虚拟电厂在配电网中的优化调度博弈模型

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本研究构建了一个基于安全考虑的虚拟电厂在配电网中进行优化调度的博弈模型，旨在提高电力系统的可靠性和经济性。通过模拟多方参与者的决策过程，该模型能够有效平衡供需关系，并增强系统抵御风险的能力。以往的虚拟电厂（VPP）优化调度模型主要关注经济性目标，在这种情况下得到的最佳调度方案通常未能满足配电网的安全需求，导致线路过载或节点电压超出限制等问题，从而影响电力系统的稳定运行。为了同时考虑VPP的经济效益和配电网的安全保障，本段落提出了一种基于非合作博弈理论的VPP优化调度模型，并运用随机规划方法来应对风能、太阳能等可再生能源及电价波动带来的不确定性因素。通过选取某城市城北变电站八引线配电网作为具体案例，对比分析了在不同模型下（即传统的VPP优化调度方案、单独考虑安全性约束的配电网模型以及非合作博弈框架下的综合策略）所获得的结果。研究发现，在采用非合作方式博弈时，无论是对于虚拟电厂还是配电网络而言，都会倾向于采取一种更为谨慎的操作模式——减少各发电单元的实际输出功率，确保VPP能够在实现较高收益的同时保证了整个电力分配系统的稳定性和安全性要求。这一研究成果证明了提出的非合作博弈模型在协调经济效益与电网安全之间矛盾的有效性及合理性。

考虑安全约束的虚拟电厂双层优化调度

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本研究探讨了在保障电力系统安全运行的前提下，针对虚拟电厂的运营进行双层优化调度策略的设计与分析。随着分布式电源接入电网的比例不断提高，其发电的随机性和间歇性对电力系统的安全稳定运行构成了威胁。虚拟电厂（VPP）为有效解决这一问题提供了新的思路。风电等可再生能源的发电量及电价具有不确定性，如何在不确定环境下提高VPP调度灵活性成为研究热点。针对电价预测精度高且误差分布较为规律的特点，采用随机规划法来处理电价的不确定性；对于风电等可再生能源出力难以准确用概率分布描述的情况，则使用鲁棒优化方法进行处理。在此基础上建立了VPP经济调度模型作为上层模型，并进一步考虑电网的安全约束条件建立下层安全调度模型，最终形成了包含两部分的VPP优化调度框架。通过对改进后的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂进行算例分析，验证了所提模型的有效性和可行性。

基于元模型优化算法的多虚拟电厂主从博弈动态定价与能量管理.zip

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本研究探讨了一种创新性的元模型优化算法在多虚拟电厂环境下的应用，特别关注于主从博弈框架下如何实现有效的动态定价和能源管理系统。通过此方法，旨在提高系统的整体效率、可靠性和经济性。本段落档介绍了一种基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理方法。该代码实现了一个针对多个虚拟电厂/微网的优化调度策略，采用双层建模方式。首先，在下层模型中建立了各虚拟电厂联合调度框架，目标是使每个虚拟电厂的运行成本最小化；而在上层领导者模型中，则致力于市场运营商电价（包括售电和购电价格）的最优化设置。通过这种主从博弈结构的设计，能够有效协调多个分布式能源系统之间的互动，并且在求解过程中采用了不同的算法：粒子群算法用于解决上层问题，而CPLEX求解器则被用来处理下层的具体计算任务。由于整个模型规模较大，为了提高运算效率和加快收敛速度，在实际应用中引入了元模型优化方法来辅助加速这一复杂系统的求解过程。

基于元模型优化的主从博弈多虚拟电厂动态定价与能量管理联合调度策略仿真研究

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本研究探讨了采用元模型优化方法，在主从博弈框架下进行多虚拟电厂的动态定价与能量管理联合调度策略，并通过仿真验证其有效性。基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈动态定价与能量管理联合调度策略仿真研究探讨了利用元模型优化算法进行多虚拟电厂间的主从博弈问题，并通过MATLAB代码实现了一个具体的双层优化调度模型。在该模型中，下层为参与者（如多个电厂）构建了联合调度方案，目标是使每个电厂的运行成本最小化；上层则作为领导者角色，负责制定市场运营商的电价策略（包括售电和购电价格），从而形成主从博弈结构。求解过程中采用了不同的算法：粒子群优化算法用于解决上层问题，而下层模型通过调用CPLEX求解器来处理。鉴于整个系统的复杂性和规模较大，引入了元模型方法以加速计算过程并提高效率。该代码展示了电力市场中的动态定价策略，并涉及超拉丁采样（LHS）技术生成初始样本点以及评估各个电厂的交互情况。相较于其他版本，这段代码在实现效果及注释清晰度方面具有显著优势。

考虑需求响应的电网安全优化调度模型

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本研究提出了一种新的电网调度策略，结合了需求响应机制来优化电力分配并提高整体系统安全性。该模型旨在有效应对供需波动，确保能源供应稳定与高效。本段落提出了一种计及需求响应的电力系统安全优化调度模型，旨在改进传统的发电日前调度方案。该模型基于峰谷分时电价机制建立激励补偿措施，鼓励用户参与需求侧资源管理，从而显著改善“削峰填谷”的效果。此外，为了合理配置电网运行备用容量，并确保电网的安全性，在所提出的模型中考虑了期望停电损失的因素。通过在IEEE 24节点系统上的算例分析验证了该模型的有效性：相较于传统方法，在保持一定可靠性水平的同时，本方案能够降低电力系统的运营成本，从而实现经济和安全的市场环境下运行。

基于MATLAB的虚拟电厂微网日前优化调度策略：融合电动汽车与需求响应模型

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本文提出了一种基于MATLAB平台的虚拟电厂微网日前优化调度方法，创新性地引入了电动汽车和需求响应机制，以实现能源的有效管理和分配。通过构建详细的数学模型，该研究旨在提高电力系统的灵活性、可靠性和经济效益，为智能电网的发展提供新的思路和技术支持。在MATLAB环境下开发的虚拟电厂微网日前优化调度策略：该模型集成了需求响应、电动汽车及空调负荷的综合仿真系统。本项目基于《计及电动汽车和需求响应的多类电力市场下电厂竞标模型》中的电动汽车与需求响应模型，以及《Stochastic Adaptive Robust Dispatch for Virtual Power Plants Using the Binding Scenario Identification Approach》中关于空调部分的数学模型和参数。该优化调度策略通过MATLAB代码实现，并使用CPLEX进行仿真。核心内容包括基于日前经济调度框架下的微网电厂优化调度方案，其中考虑了电动汽车的实际出行及充放电规律以提高模型的真实性和实用性；同时引入多种需求响应资源（如可中断负荷）以及空调负荷的需求响应调控机制，充分利用热力学原理和能量守恒原则进行综合管理。

基于MATLAB的虚拟电厂微网日前随机优化调度：考虑源-荷双重不确定性关键词：虚拟电厂，微网，随机优化，随机调度，源-荷双重不确定性

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本文利用MATLAB开发了一种针对虚拟电厂中微网日前调度的随机优化模型，特别关注电源和负荷的不确定性因素，旨在提高系统的运行效率与稳定性。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于考虑源-荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度。关键词包括：虚拟电厂、微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性以及虚拟电厂调度。参考文献为《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，其中的燃气轮机和储能部分模型与本段落代码一致，且所采用的随机优化算法也相同。仿真平台使用了MATLAB+CPLEX进行实现。该段代码的主要功能是构建一个虚拟电厂或微网单元的日前优化调度模型，并考虑光伏出力和负荷功率的双重不确定性因素。通过应用随机规划法处理这些不确定变量，建立了一个有效的虚拟电厂随机优化调度模型。具体而言，在基于蒙特卡洛算法生成预测中的光伏及负荷曲线场景后，利用快速概率距离削减法对场景进行简化，最终保留5个主要场景以供后续分析使用。随后采用随机调度方法针对多个选定的场景下的虚拟电厂调度策略进行了优化处理，并取得了良好的程序实现效果。每一行代码都配有详细的注释说明，便于阅读和理解整个模型的设计思路与算法流程。

基于能源区块链的虚拟电厂双阶段鲁棒优化调度

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本研究提出了一种基于能源区块链技术的虚拟电厂双阶段鲁棒优化调度方案，旨在提高分布式能源系统的灵活性与经济效益。通过智能合约自动执行交易和结算流程，确保资源高效利用及供需平衡，增强系统对不确定性的适应能力。随着可再生能源电力接入比例的增加，电力系统的架构、控制方式及运行模式开始发生变化。将区块链技术引入能源互联网系统中，形成能源区块链网络，有助于解决信息安全等问题。在虚拟电厂（VPP）调度运行机制中应用区块链技术，并针对包含新能源参与的电力系统模型提出了实用拜占庭容错算法共识机制，以实现适合于VPP的下半中心化的两阶段鲁棒优化调度模型。这一过程保留了VPP控制中心的作用。第一阶段求解预调度方案；第二阶段则利用区块链获取历史数据并建立风电出力不确定集合来制定调控策略。该不确定性集能够排除部分极端情况，从而减少模型保守性。在优化过程中，通过采用区块链共识机制的验证功能避免恶意节点篡改信息，增强了系统的容错能力。仿真算例证明了所提出方法的有效性。

含风光水的虚拟电厂与配电公司的协调调度模型及其MATLAB仿真（简化版）

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本文提出了一种结合风光水能源的虚拟电厂与配电公司之间的协调调度模型，并利用MATLAB进行仿真分析。这段代码主要用于风电、光伏以及电价场景的不确定性模拟。首先从一组确定性的方案出发，生成50种不同的光伏场景。为了解决大规模光伏场景带来的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的方法将这些场景减少到5个。运行后会直接给出经过削减后的五个场景及其对应的概率值，并且程序具有很强的可移植性和应用性。

基于MATLAB的虚拟电厂日前鲁棒优化调度：考虑源-荷双重不确定性的影响关键词：虚拟电厂，微网调度，鲁棒调度，源荷不确定性，日前经济

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本文提出了一种基于MATLAB的虚拟电厂日前鲁棒优化调度方法，该方法旨在有效应对电源与负荷的双重不确定性，以实现日前经济效益的最大化。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于虚拟电厂的日前鲁棒优化调度模型开发，考虑了电源出力（特别是光伏）和负荷功率的双重不确定性因素。参考文献《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》中的鲁棒模型化简求解部分以及《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，代码构建了一个经济调度模型，并采用了鲁棒优化方法来处理不确定变量，通过设置鲁棒系数调节多重不确定性结果。该程序在MATLAB和CPLEX仿真平台上实现，每一行代码都配有注释以方便理解。主要内容包括： - 虚拟电厂或微网单元的日前鲁棒经济调度模型构建。 - 光伏出力与负荷功率双重不确定性的考虑方式。 - 鲁棒优化方法的应用及其在目标函数和约束条件中的体现。 - 通过调整鲁棒系数来控制多重不确定性影响。程序化简过程清晰，实现效果良好。