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72号资源-源程序:论文《基于合作型Stackelberg博弈的差异化定价与风险管控下的微网运营策略》可在知网下载

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简介:
本论文探讨了在合作型Stackelberg博弈框架下,针对微网系统中的差异化定价及风险管控策略,提出了创新性的运营方案,并可通过中国知网获取详细内容。 该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》中的72号博文。相关论文可以参考:A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment。 代码主要实现的是一个基于主从博弈的微网动态定价和调度策略,考虑了差别定价和风险管理因素。该模型构建了一个双层能源管理框架,上层为零售商的动态定价模型,目标是社会福利最大化;下层则是多个产消者的合作博弈模型,优化各产消者能量管理策略,并允许它们之间进行P2P交易。 此外,代码采用纳什谈判法公平分配各个产消者的合作剩余。同时,在风险管理方面,则使用条件风险价值(CVaR)随机规划方法来描述零售商的预期损失。

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客服
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  • 72-Stackelberg
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    本论文探讨了在合作型Stackelberg博弈框架下,针对微网系统中的差异化定价及风险管控策略,提出了创新性的运营方案,并可通过中国知网获取详细内容。 该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》中的72号博文。相关论文可以参考:A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment。 代码主要实现的是一个基于主从博弈的微网动态定价和调度策略,考虑了差别定价和风险管理因素。该模型构建了一个双层能源管理框架,上层为零售商的动态定价模型,目标是社会福利最大化;下层则是多个产消者的合作博弈模型,优化各产消者能量管理策略,并允许它们之间进行P2P交易。 此外,代码采用纳什谈判法公平分配各个产消者的合作剩余。同时,在风险管理方面,则使用条件风险价值(CVaR)随机规划方法来描述零售商的预期损失。
  • 条件Stackelberg动态
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    本研究探索了基于条件风险价值理论下的Stackelberg博弈模型在微电网中的应用,重点分析了动态定价机制及其促进的合作优化策略。通过建立数学模型来模拟和解决实际运营中面临的挑战,旨在提高能源交易效率及系统稳定性。 本段落研究了一种基于合作型Stackelberg博弈的微网动态定价与优化策略,并考虑了差别定价及风险管理因素。该方法提出了一个双层能源管理框架,在多个微网之间实现P2P能源交易,旨在通过社会福利最大化来改进零商(即市场管理者)的动态定价模型;同时为产消者提供合作博弈模型以优化他们的能量管理策略。 文中还提到使用纳什谈判法对参与者的收益进行公平分配,并引入条件风险价值(CVaR)随机规划方法评估和处理运行中的潜在损失。双层决策问题通过KKT条件转化为单层形式,以便更有效地求解这一复杂的能源管理系统模型。 仿真平台采用MATLAB结合yalmip、cplex及mosek工具箱进行实现。在实际操作中需注意相关软件的正确安装与配置环境设置等问题。
  • 70-:《-光-氢容量优配置》,本人客有解读
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    该文探讨了基于非合作博弈理论下的风能、太阳能及氢能混合微电网的最佳容量配置策略,并提供详细解读。详情参见博主相关文章与知网原文。 混合微电网容量优化配置是设计中的关键环节之一。本段落研究了风电场、光伏电站以及制氢-储氢-发电一体化系统的容量配置问题。首先,建立了由风力发电方、光伏发电方及氢能系统投资方组成的非合作博弈模型,并以各参与者的收益最大化为优化目标;其次,在考虑各方的投资成本、运维费用、购售电成本和弃风弃光的惩罚费等因素后,利用粒子群算法对每个参与者进行单独优化,确定收益最大化的纳什均衡点;最后,采用新疆某地区典型月份的实际气象数据(包括风速与光照强度)进行了算例分析。结果显示,在月度综合成本较低的情况下能够保证供电可靠性,并实现了微电网系统容量的合理配置。
  • 27-非对称纳什谈判电能共享行优,本人客有解读
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    该文探讨了基于非对称纳什谈判理论的多微网电能共享优化策略,并附带详细解读。文章及解析均可在我的个人博客和中国知网上查阅。 该资源详细解读可在博主免费专栏《论文与完整程序》第27篇博文中找到。文章探讨了通过高效利用可再生能源推动电力系统低碳化运行的重要性,并将其视为电力系统改革的关键方向之一。首先,构建了一个包含电、热和气多能协同的微电网模型,考虑了碳配额和碳交易机制优化运行,并在热电联产机组中引入了碳捕集技术和电解水制氢技术以减少碳排放。 其次,基于纳什谈判理论建立了一种多微网间电能共享的合作模式。通过将问题分解为两个子问题:即联盟效益最大化与合作收益分配,在此过程中采用交替方向乘子法进行分布式求解,从而保护参与各方的隐私信息不被泄露。 在解决合作收益公平分配的问题上,提出一种基于非线性能量映射函数的方法来量化各微网贡献大小,并据此制定了一种不对称议价策略。每个微电网都根据其对联盟电能供应的重要性进行谈判以确保收益的合理分配。 最后,通过仿真测试验证了所提出的多微网共享方案的有效性和公平性:不仅实现了整个联盟的最大化收益目标,同时也证明了碳捕集和电解水制氢技术以及能量分享机制能够显著降低电网运行过程中的二氧化碳排放量。
  • 131-:《多时段动态电电动汽车有充电,本人客有解读
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    本作品为研究电动汽车在不同时间段内依据动态电价进行有序充电策略优化的学术论文。该论文已在知网发布,详细解读请访问作者个人博客。 在引导电动汽车充电负荷向低谷转移的过程中,现有的分时静态电价与峰谷区间存在不匹配的问题。为解决这一问题,我们提出了一种多时段动态电价策略,并建立了一个以电网端负荷差最小化和用户侧充电成本最经济为目标的数学模型。通过采用带有精英选择机制的自适应遗传算法来优化电动汽车的充电状态。 为了验证所提出的动态电价策略的有效性,采用了蒙特卡洛随机抽样方法模拟了无序充电状态下电网负荷的情况,并将其与有序充电方案进行了对比分析。结果显示,多时段动态电价策略能够有效减少电网峰谷差并降低用户的充电成本,从而实现削峰填谷的效果。
  • MATLAB代码实现:考虑条件Stackelberg动态调度 关键词:调度、条件
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    本文采用MATLAB编程,探讨了基于条件风险价值(CVAR)的Stackelberg博弈理论在微网动态定价和优化调度中的应用。通过建模分析,研究提出了有效的策略以应对不确定性,确保系统稳定性和经济性,并验证了模型的有效性和优越性。关键词:微网优化调度、条件风险价值(CVAR)、Stackelberg博弈、MATLAB代码实现。 本MATLAB代码实现了一个基于合作型Stackelberg博弈的微网动态定价与优化调度策略,该策略考虑了差别定价及风险管理,并完美复现了文献《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》中的内容。仿真平台使用MATLAB yalmip+cplex+mosek。 代码主要内容包括一个双层能源管理框架的设计:上层为零售商的动态定价模型,旨在最大化社会福利;下层则是多个产消者的合作博弈模型,用于优化各个产消者之间的能量交易策略。此外,还采用了纳什谈判方法来公平分配合作剩余,并利用条件风险价值(CVaR)随机规划技术描述了零售商在运行过程中的预期损失。 求解过程中,通过将双层结构的模型基于KKT条件转化为单层问题以实现高效解决。
  • MATLAB代码实现:考虑条件Stackelberg动态调度 关键词:调度、条件
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    本文提出了一种基于条件风险价值(CVaR)的Stackelberg博弈模型,用于MATLAB中的微网动态定价与优化调度。通过考虑不确定性因素,该方法旨在提高微网系统的经济效益和稳定性。关键词包括微网优化调度、条件风险价值。 本MATLAB代码实现了一个基于合作型Stackelberg博弈的微网动态定价与优化调度策略,考虑了差别定价和风险管理因素。该研究完美复现了文献《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》中的内容。 在仿真平台方面,使用的是MATLAB结合yalmip、cplex和mosek工具包进行建模与求解。主要内容包括构建一个双层能源管理框架:上层为零售商的动态定价模型,旨在实现社会福利最大化;下层是多个产消者的合作博弈模型,目标在于优化各产消者能量管理策略。 此外,代码采用了纳什谈判方法来公平分配各个产消者之间的合作剩余,并利用条件风险价值(CVaR)随机规划技术描述零售商的预期损失情况。在求解过程中,通过将双层模型基于KKT条件转换为单层模型的方式实现高效计算。
  • 环境中条件值动态调度模研究
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    本研究聚焦于多微网环境下,通过分析条件风险价值来实现动态定价,并运用合作博弈理论进行优化调度,旨在提升能源系统的经济性和稳定性。 本段落研究了多微网环境下的能量交互与动态定价问题,并构建了一个基于条件风险价值的主从-合作博弈模型进行优化调度。 该模型采用主从博弈框架:上层为零售商的动态定价策略,考虑到了不确定性因素的风险评估及收益衡量;下层则包括多个产消者的合作博弈过程。通过纳什谈判法实现了各参与方的合作剩余公平分配。 核心关键词涵盖多微网、能量交互、动态定价、主从博弈、条件风险价值以及合作博弈和纳什谈判法等,旨在提供一个全面的优化调度模型来解决相关问题。
  • 81-:支持-ADMM算法协同优调度-本人客含解析
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    本项目提供基于ADMM算法实现的多微网协同优化调度源代码,适用于学术研究与仿真分析,并附带详细的解析文档。通过该程序,用户能够更便捷地在知网上下载相关论文,深入理解并应用ADMM算法解决复杂电网系统问题。 为了实现微网间的电能交易与能量共享,采用交替方向乘子法(ADMM)进行研究,并实现了分布式算法以保护各个微电网的信息安全,避免了集中优化带来的信息泄露风险。 本段落对由光伏、风机、柴油发电机以及微燃气轮机组成的复杂微电网系统进行了深入分析。在此基础上建立了经济和环境双重目标下的微电网优化模型,并运用遗传优化神经网络技术来预测不可控电源的输出功率及负荷需求。将这些数据输入到模型中,再利用ADMM算法进行求解。 实验结果表明,相较于多目标粒子群算法(MOPSO)以及多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ),所提出的ADMM方法具有更高的收敛精度和更快的速度,在优化效果上表现出色,验证了该模型与算法的有效性。