基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(matlab代码)

目录

1 主要内容

主从博弈模型

基于元模型的均衡算法流程图

2 部分代码

3 程序结果

4 下载链接


主要内容

该程序复现《基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理》模型,建立运营商和多虚拟电厂的一主多从博弈模型,研究运营商动态定价行为和虚拟电厂能量管理模型,模型为双层,首先下层模型中,构建了多个虚拟电厂的联合调度模型,以每个虚拟电厂的运行成本最低为优化目标,而上层为领导者模型,主要是优化市场运营商的电价,包括售电电价和购电电价的优化,从而构成了主从博弈模型,在求解的过程中,上层采用的是粒子群算法,而下层则是调用CPLEX求解器进行求解,由于模型整体规模较大,故采用了元模型算法加速求解。程序采用matlab+cplex求解,注释清楚,运行可靠,方便学习参考!

  • 主从博弈模型

说明:将 DSO 和 VPP 的拥有者视为博弈的参与者。其中,DSO充当领导者,汇总各 VPP 上报的购售电量,结合上网电价和电网电价,考虑VPP 的价格响应行为,以最大化自身收益为目标为各VPP 制定交易电价;各VPP 充当跟随者,接收 DSO 制定的交易电价,合理安排内部各DER 出力,以最小化运行成本为目标制定与运营商交易的电量。领导者与跟随者之间顺次博弈,构成 Stackelberg 博弈,各 VPP 之间同时决策,形成非合作博弈。

  • 基于元模型的均衡算法流程图

该文章通过引入元模型提高系统运算速度作为一大亮点,这给我们创新提供了一个很好的思路,大家可以关注一下数学优化理论方面的新方法,将其应用于自建模型中,成为一个重要创新点。

部分代码

%% 算法总参数设定
Number=5; 
%% 根据超拉丁采样(LHS)生成Number个初始样本点
lambda_Wb=[0.40*ones(1,7),0.75*ones(1,4),1.20*ones(1,3),0.75*ones(1,4),1.20*ones(1,4),0.40*ones(1,2)];
% % lambda_Ws = 0.4*ones(1,24);
lambda_Ws=[0*ones(1,7),0.35*ones(1,4),0.5*ones(1,3),0.35*ones(1,4),0.5*ones(1,4),0*ones(1,2)];
​
%通过LHS生成样本点
for t=1:24temp=lhsdesign(Number,1); %生成每个时段的抽样中间辅助矩阵,为1维分Number层的超拉丁抽样结果lambda_DAs(:,t)=temp.*(lambda_Wb(t)-lambda_Ws(t))+lambda_Ws(t); %生成运营商制定的售电价格lambda_DAb(:,t)=lambda_DAs(:,t)+rand(Number,1).*(lambda_Wb(t)-lambda_DAs(:,t)); %生成运营商制定的购电价格(购电价应大于售电价所以这么写)
end
disp('超拉丁采样(LHS)生成Number个初始样本点,结束!')
%% 通过生成的样本点调用下层博弈模型,计算出每个VPP的交易电量来构成样本数据集
for i=1:Number[P_VPP_s1,P_VPP_b1,~]=Fun_VPP1(lambda_DAb(i,:),lambda_DAs(i,:));[P_VPP_s2,P_VPP_b2,~]=Fun_VPP2(lambda_DAb(i,:),lambda_DAs(i,:));[P_VPP_s3,P_VPP_b3,~]=Fun_VPP3(lambda_DAb(i,:),lambda_DAs(i,:));P_VPP_s(i,:)=[P_VPP_s1,P_VPP_s2,P_VPP_s3];P_VPP_b(i,:)=[P_VPP_b1,P_VPP_b2,P_VPP_b3];
end
disp('样本数据集构成,结束!')
%% 修正Kriging模型,计算每组样本点对应的目标函数值
for i=1:Number[C_DSO(i,1)]=Fun_DSO(lambda_DAs(i,:),lambda_DAb(i,:),P_VPP_b(i,:),P_VPP_s(i,:));
end
disp('计算每组样本点对应的目标函数值,结束!')
%% 关键区域划分,并计算各个区域的最优值
l=1; %划分的区域的编号,初始化为1(编号越小,说明该区域包含最优解的概率越大) 
S=C_DSO; %设定S为所有电价样本对应的上层目标函数值集
for i=1:Numberlambda_DA(i,:)=[lambda_DAs(i,:),lambda_DAb(i,:)]; %将售卖电价统一放入lambda_DA中存储
end
X=lambda_DA; %设定X为所有电价样本点集
SL=lambda_DA; %后续计算半径r中用于生成电价上下边界值的辅助变量
k_max=5; %设定均衡算法的最大迭代次数
[Max_C_DSO,ind]=max(C_DSO); %寻找区域1中最大的上层目标函数值和对应的电价样本点集编号
y(1).S=[Max_C_DSO]; %给y(l)的S赋予当前找到的上层目标函数值
y(l).X=lambda_DA(ind,:); %给y(1)的X赋予当前找到的最优电价样本
S(ind)=[]; %将S的集合中删去此时的区域1的最优解的值
SL(ind,:)=[];
lambda_DA0=lambda_DA(ind,:); %设定区域l的中心电价的值
while 1if isempty(S) %判断S是否为非空集(也就是关键区域完成划分)break;endeval(['y',num2str(l),'.S=[];']); eval(['y',num2str(l),'.X=[];']);k=1; %设定初始迭代次数while k<=k_maxif isempty(S) %判断S是否为非空集(也就是关键区域完成划分)break;elselambda_DA_max=max(sqrt(sum(SL.^2,2))); %计算得到电价的上边界值lambda_DA_min=min(sqrt(sum(SL.^2,2))); %计算得到电价的下边界值r=norm(lambda_DA_max-lambda_DA_min)/3*(k_max-k+1)/k_max; %计算得到半径rind=Fun_R(lambda_DA0,SL,r); %寻找距离中心点小于等于r的点的编号if isempty(ind) %确认寻找到的点集非空break;elseeval(['y',num2str(l),'.S=[y',num2str(l),'.S;S(ind)];']);eval(['y',num2str(l),'.X=[y',num2str(l),'.X;SL(ind,:)];']);S(ind)=[]; %将S的集合中删去此时距离小于r的值SL(ind,:)=[]; %将SL的集合中删去此时距离小于r的值k=k+1; %均衡算法迭代次数加一endendend

程序结果

4 下载链接

基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/119174.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何租用香港写字楼,需要注意哪些事项

1. 确定您的所需 你需要多少空间 在一切开始之前&#xff0c;您需要确切地知道您的业务(即您、您现有的员工和预计的招聘、您的访客或客户以及您想要的设施如食品储藏室、接待处、服务器机房甚至健身房&#xff0c;婴儿护理室等)&#xff0c;以实用面积计算需要多少空间。空间…

线性代数1:线性方程和系统

Digital Collection (staedelmuseum.de) 图片来自施泰德博物馆 一、前言 通过这些文章&#xff0c;我希望巩固我对这些基本概念的理解&#xff0c;同时如果可能的话&#xff0c;通过我希望成为一种基于直觉的数学学习方法为其他人提供额外的清晰度。如果有任何错误或机会需要我…

出差学小白知识No5:|Ubuntu上关联GitLab账号并下载项目(ssh key配置)

1 注冊自己的gitlab账户 有手就行 2 ubuntu安装git &#xff0c;并查看版本 sudo apt-get install git git --version 3 vim ~/.ssh/config Host gitlab.example.com User your_username Port 22 IdentityFile ~/.ssh/id_rsa PreferredAuthentications publickey 替换gitl…

C++多态的认识与理解

多态的概念 通俗来说&#xff0c;多态就是多种形态。具体点就是去完成某个行为&#xff0c;当不同的对象去完成时会产生出不同的状态。 比方说买高铁票时&#xff0c;如果你是学生的话&#xff0c;买票就有优惠。如果你是军人的话&#xff0c;就可以优先买票。普通人的话&…

一文了解和使用nginx(附带图文)

前言 这是我在这个网站整理的笔记,有错误的地方请指出&#xff0c;关注我&#xff0c;接下来还会持续更新。 作者&#xff1a;神的孩子都在歌唱 一文了解和使用nginx 一. nginx 简介1.1 什么是 nginx 和可以做什么事情1.2 正向代理1.3 反向代理1.4 负载均衡1.5 SSL 配置1.6 管理…

苹果官宣新品发布会 10月31日发布会与Mac有关

10 月 25 日消息&#xff0c;苹果宣布将于北京时间 10 月 31 日上午 8 点举行主题为“来势迅猛”的线上特别活动&#xff0c;届时或将有新品发布。 这场发布会与以往不同&#xff0c;将在北京时间 10 月 31 日上午 8 点举行。有很多猜测认为苹果届时会发布新款 Mac 电脑&#x…

Jenkins+Ant+Jmeter接口自动化集成测试

一、Jenkins安装配置 1、安装配置JDK1.6环境变量&#xff1b; 2、下载jenkins.war&#xff0c;放入C:\jenkins目录下&#xff0c;目录位置随意&#xff1b; Jenkins启动方法&#xff1a; cmd进入Jenkins目录下&#xff0c;执行java -jar jenkins.war 浏览器输入&#xff1a;l…

JavaSE 二叉树

目录 1 树型结构1.1 概念1.2 树的表示形式1.3 树的应用 2 二叉树2.1 概念2.2 二叉树的基本形态2.3 两种特殊的二叉树2.4 二叉树的性质2.5 二叉树的存储2.6 二叉树的基本操作2.6.1 二叉树的遍历2.6.2 二叉树的基本操作 2.7 基础练习题2.7.1 二叉树的前序遍历2.7.2 二叉树中序遍历…

TensorFlow2从磁盘读取图片数据集的示例(tf.data.Dataset.list_files)

import os import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import tensorflow as tf from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.applications.resnet import ResNet50 from pathlib import Path import numpy as np#数据所在文件夹 …

Unity C#中LuaTable、LuaArrayTable、LuaDictTable中数据的增删改查

LuaTable、LuaArrayTable、LuaDictTable中数据的增删改查 介绍Lua表lua表初始化lua移除引用lua中向表中添加数据lua中表中移除数据lua表中连接数据lua表中数据排序获取lua表长度获取表中最大值 UnityC#中LuaTableUnityC#中LuaArrayTable、LuaDictTable、LuaDictTable<K,V>…

Java游戏修炼手册:2023 最新学习线路图

前言 有没有一种令人兴奋的学习方法&#xff1f;当然有&#xff01;绝对有&#xff01;而且我要告诉你&#xff0c;学习的快乐可以媲美游戏的刺激。 小学时代&#xff0c;我曾深陷于一款名为"八百万勇士的梦"的游戏。每当放学&#xff0c;我总是迫不及待地打开电脑&a…

ES(elasticsearch) - 三种姿势进行分页查询

1. from size 浅分页 "浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单&#xff0c;就是查询前20条数据&#xff0c;然后截断前10条&#xff0c;只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。 GET test_dev/_search {"query": {"bool&…

【tg】 7 GroupInstanceCustomImpl

group GroupInstanceCustomImpl 核心GroupInstanceCustomInternal G:\CDN\P2P-DEV\tdesktop-offical\Telegram\ThirdParty\tgcalls\tgcalls\group\GroupInstanceCustomImpl.h 最核心是是GroupInstanceCustomInternal: private:std::shared_ptr<Threads> _threads;std::u…

财报解读:步步逼近ChatGPT,科大讯飞即将迎来全面爆发?

10月份&#xff0c;科大讯飞进入新的成果验证节点。 一是进一步透露AI进展的财报发布。三季报显示&#xff0c;科大讯飞仍然保持较为稳健的发展步伐&#xff0c;营收始终处于增长状态&#xff0c;对讯飞星火认知大模型的应用成果&#xff0c;进行了进一步揭示。基于此&#xf…

基于LSTM encoder-decoder模型实现英文转中文的翻译机器

前言 神经网络机器翻译(NMT, neuro machine tranlation)是AIGC发展道路上的一个重要应用。正是对这个应用的研究&#xff0c;发展出了注意力机制&#xff0c;在此基础上产生了AIGC领域的霸主transformer。我们今天先把注意力机制这些东西放一边&#xff0c;介绍一个对机器翻译…

文心一言简单体验

百度正式发布文心一言&#xff0c;文心一言 这里的插件模式挺有意思&#xff1a; 测试了一下图解说明&#xff0c;随意上传了一张图片&#xff1a; 提供图解让反过来画&#xff0c;抓住了部分重点&#xff0c;但是还是和原图有比较大的差异&#xff01; 百宝箱 暂未逐个体验&am…

Linux ————​文件权限

&#xff08;一&#xff09;文件权限 基础补充 文件基本属性&#xff08;Linux中万物皆是文件&#xff09;文件是操作系统用来存储信息的基本结构&#xff0c;是一组信息的集合。文件通过文件名来唯一标识。Linux中的文件名称最长允许255个字符&#xff0c;这些字符可用A~Z、0…

【JAVA学习笔记】46 - (43)第十一章作业

项目代码 https://github.com/yinhai1114/Java_Learning_Code/tree/main/IDEA_Chapter11/src/com/yinhai/homework11 1.枚举类 1.创建一个Color枚举类 2.有RED,BLUE,BL ACK,YELLOW,GREEN这个五个枚举值/对象: 3. Color有三 个属性redValue, greenValue, blueValue, 4.创建构…

点击弹出实现模拟百度那样子

<uni-section title"输入框示例" type"line" padding><view class"dialog-box"><text class"dialog-text">输入内容&#xff1a;{{ value }}</text></view><button class"button" type&qu…

PL/SQL工具下载地址

https://www.allroundautomations.com/registered-plsqldev/ 选择需要下载的版本即可