CN108565900A - 一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 - Google Patents
一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108565900A CN108565900A CN201810454311.3A CN201810454311A CN108565900A CN 108565900 A CN108565900 A CN 108565900A CN 201810454311 A CN201810454311 A CN 201810454311A CN 108565900 A CN108565900 A CN 108565900A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- generator
- game
- equilibrium point
- distributed energy
- method based
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 37
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 36
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 11
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 10
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 10
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 208000001613 Gambling Diseases 0.000 claims description 2
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 claims description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 abstract description 11
- 239000000470 constituent Substances 0.000 abstract description 2
- 230000036642 wellbeing Effects 0.000 abstract description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 241000270295 Serpentes Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 206010068052 Mosaicism Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001172 regenerating effect Effects 0.000 description 1
- 210000003765 sex chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H02J3/382—
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,包括如下步骤:S1、获取各发电机的原始数据和参数;S2、选取若干个发电机为博弈参与者,建立博弈模型;S3、在各决策变量的策略空间中选取均衡点初值;S4、根据均衡点初值,使用粒子群算法在策略空间上搜索各博弈参与者的最优策略;S5、将各博弈参与者的最优策略信息共享至各发电机;S6、判断***是否找到纳什均衡点,若有,则输出该均衡点,若无,则返回步骤S3。本发明在考虑碳排放最小的前提下通过非合作博弈的方式解决分布式能源的出力调度问题,求解各模式下电力***各单位的最优出力,从而获得在相同条件下最大经济收益及最小化付出的成本。
Description
技术领域
本发明属于分布式发电技术领域,具体涉及一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法。
背景技术
随着时代的发展,环境问题在世界范围引起了广泛关注,而分布式能源电力***是一种全新的能源供应模式,其所消耗的能源都是一些可再生资源,这些能源都属于清洁能源,对环境造成的影响很小。将分布式发电(Distributed Generators,DG)应用于供电***,能够为用户供电提供便利,对电网行业的发展能够起到一定的促进作用。而随着分布式能源电力并网的逐渐应用,一些问题逐渐凸显出来:
(1)大多数可再生能源会受到诸如天气,灾害等自然条件的限制,导致其对电力***的出力不稳定,在应用过程中会带来间歇性与波动性问题。
(2)分布式能源具有个体多,容量小,过于分散等特点,无法预测电网负荷的规律性,这会带来电力供需平衡问题。
(3)分布式能源电力***还必须考虑诸如发电侧电源出力不稳定,配电侧运行复杂化,用户侧决策主体多样化等电网运行问题。
发明内容
本发明的目的在于:一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,在考虑排放最小的前提下通过合作博弈的方式解决分布式能源的出力调度问题,求解各模式下电力***各单位的最优出力,从而获得在相同条件下最大经济收益及最小化付出的成本。
为了达到以上目的,提供一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,包括如下步骤:
S1、获取各发电机的原始数据和参数;
S2、选取若干个发电机为博弈参与者,建立博弈模型;
S3、在各决策变量的策略空间中选取均衡点初值;
S4、根据均衡点初值,使用离子群算法在策略空间上搜索各博弈参与者的最优策略;
S5、将各博弈参与者的最优策略信息共享至各发电机;
S6、判断***是否找到纳什均衡点,若有,则输出该均衡点,若无,则返回步骤S3。
本发明的优选方案是:发电机的原始数据和参数包括发电机发电收益、出售碳排放权收益、发电成本、污染排放成本和负载数据。
优选地,步骤S2中,博弈模型为非合作博弈模型,每个发电机的经济调度权重系数αi和环境调度权重系数βi为博弈过程中的策略,每个发电机获取的综合效益为博弈收益;权重系数建立的发电机收益函数:包括如下步骤:
S21、建立分布式电机经济目标函数:
其中,p为发电机出售一度电的市场价格,γ为发电机购买/出售单位碳排放量的市场价格,αi为发电机i的经济调度权重,βi为发电机i的环境调度权重,Pimax为发电机i的最大发电量,αiPimax是发电机i的实际发电量,βiPimax是发电机i购买/出售的碳排放量,ai,bi,ci分别是第i台发电机的相应成本函数的系数,设定ci>0;
S22、建立分布式电机环境目标函数:
f2i=-CNi
其中,CNi为发电机i用于治理排放的超标污染物的费用,h为治理单元污染物的成本,di,ei,fi分别为第i台发电机碳排放函数系数,设定fi>0;
S23、建立分布式电机约束条件:
功率平衡约束:即为发电机所发的总功率与总的负荷功率需求量持平;
碳交易平衡约束:即为在碳权交易市场上售卖与购买的碳排放量在总量上持平。
优选地,步骤S4中为非合作博弈,在此过程中,当每个博弈参与者进行到第j轮优化,会按照之前一轮博弈优化的成果(αi_(j-1),βi_(j-1)),根据分布式智能优化算法获取最优策越组合(αi_j,βi_j),即:
优选地,步骤S6中,当没有任何竞标代理可以通过改变自身策略获取更多效益即为纳什均衡。
优选地,步骤S6中,若全体博弈参与者在迭代时连续获取相同最优解,则有:则表示在该策略下,每个博弈参与者必须考虑其他发电机的策略而不能独立改变自身策略,即为找到了纳什均衡点。
本发明有益效果为:
1)引入电力市场中碳交易机制,考虑碳排放权交易,在分布式发电单元的经济收益函数中加入了碳交易收入,既可为碳排放带来成本,也能为碳减排带来收益,实现清洁能源的优化配置。
2)通过建立环境调度函数,将发电单元的环境污染成本引入到分布式发电机的总收益中,并采用权重系数法,在考虑经济目标的同时考虑环境因素的影响。再通过建立博弈模型得到综合经济收益与环境污染成本的分布式发电机的最优出力。在获取最大收益的同时,将发电过程中产生的污染降到最低,更加符合保护环境的要求。
3)本发明将各分布式发电机建立为非合作博弈模型,通过基本粒子群求解Nash均衡点,实现方法简单,便于推广应用。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的方法流程示意图;
图2为本发明的实施例用于仿真的IEEE-30节点的***连接图;
图3为本发明的实施例中博弈达到Nash均衡点的六台发电机的环境经济调度系数值图;
图4为本发明的实施例中博弈达到均衡点时的六台发电机的收益图;
图5为本发明的实施例中发电机3的环境经济调度博弈三维轨迹图;
图6为本发明的实施例中发电机3的环境经济调度博弈平面轨迹图。
具体实施方式
实施例一
请参阅图1,本实施例提供的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,包括如下步骤:
S1、获取各发电机的原始数据和参数;
S2、选取若干个发电机为博弈参与者,建立博弈模型;
S3、在各决策变量的策略空间中选取均衡点初值;
S4、根据均衡点初值,使用离子群算法在策略空间上搜索各博弈参与者的最优策略;
S5、将各博弈参与者的最优策略信息共享至各发电机;
S6、判断***是否找到纳什均衡点,若有,则输出该均衡点,若无,则返回步骤S3。
本实施例中以IEEE-30节点标准电力网络为例,如图2所示,6个发电机和24个负荷分布在这个***里,其中6台发电机分别位于母线1、2、5、8、11、13,24个负荷分别位于母线3、4、6、7、9、10、12、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30。
步骤S1中,输入发电机发电成本函数的系数(如表1所示)、发电机排放量函数的系数(如表2所示),其中,ai,bi,ci分别是第i台发电机的相应成本函数的系数,假设ci>0;di,ei,fi分别是第i台发电机碳排放函数系数,设定fi>0。
表1
表2
步骤S2:以博弈论为理论基础的分布式能源优化运行设计模型包含两个调度指标:***含碳物产生最少的低碳环境调度指标和每个发电机发电总收益最大的经济调度指标。建立模型的过程中,本文不仅考虑到了电力生产过程的经济效益,而且考虑到了电力生产过程中对环境带来影响,因此建立的是一种综合考虑环境性与经济性调度目标的模型。
(1)经济目标函数
本文的经济目标函数包括3部分:售电收益、碳交易收益、发电机的燃料成本。
售电收入:发电机i实际售电收入CSi,i∈N。
碳交易收入:发电机i通过买卖碳排放权利获得的收入CLi。
燃料成本:发电机i在发电过程中所消耗的化石等能源及其他材料的成本CMi。
按照以上分析,综合可得本文中发电机i调度模型的经济调度函数如下:
f1i=CSi+CLi-CMi
此处:
CSi=pαiPimax
CLi=γβiPimax
当-1≤βi≤0时,发电机i需要采购所缺少的碳排放权;当0≤βi≤1时,发电机i售卖多余的碳排放权。由于碳交易是一个分段函数,那么发电机i调度模型的经济调度函数可由如下分段函数表示:
p为发电机出售一度电的市场价格,γ为发电机购买/出售单位碳排放量的市场价格,αi为发电机i的经济调度权重,βi为发电机i的环境调度权重,Pimax为发电机i的最大发电量,αiPimax是发电机i的实际发电量,βiPimax是发电机i购买/出售的碳排放量,ai,bi,ci分别是第i台发电机的相应成本函数的系数,假设ci>0。
(2)环境目标函数
为了使电能生产过程中产生的污染物排放量最小,模型中建立了污染物排放最小目标函数,更进一步地减少***对自然环境的破坏。
排放函数模型依赖于排放气体的类型。一般认为,CO2排放函数数学模型是一个二次函数:
CNi是发电机i用于治理排放的超标污染物的费用,h为治理单元污染物的成本,di,ei,fi分别是第i台发电机碳排放函数系数,设定fi>0。
根据以上分析,可得本文中发电机i调度模型的环境调度函数如下:
f2i=-CNi
(3)约束条件的建立
在考虑到环境因素和经济因素的同时,一些必要的约束条件也必须被满足,不然整个***将会产生波动,甚至危及电网的安全。
功率平衡约束:发电机所发的总功率与总的负荷功率需求量持平。
碳交易平衡约束:在碳权交易市场上售卖与购买的碳排放量在总量上是持平的,整个碳权市场是出清的。
结合环境经济调度函数和发电机的约束条件,分布式环境经济调度优化可以用数学式子表示如下:
max Wi=(f1i,f2i)
subject to:g(Pimax)=0
上式中目标优化函数Wi是一个多目标函数,不仅要使每个发电机的经济效益f1i达到最优值,而且还要使发电机的污染排放量f2i达到最小。约束条件g为发电机满足的两个等式约束条件,功率平衡和碳交易平衡。
步骤S3:博弈模型的建立。
参与者:发电机i∈N。
策略集合:Si_α,β。
收益函数:Wi(αi,βi;α-i,β-i)。
由于博弈模型是一个二次函数,其博弈收益函数是相应策略的连续拟凹函数,则可证明该博弈存在纯策略Nash均衡点。经济调度和环境调度的Nash均衡点为(αi *,βi *),则由上述均衡定理可知,其应满足
即(αi *,βi *)均是在其余发电机选择最优战略下的本发电机最优策略,即该战略组合下的每台发电机均能达到均衡条件下的最高效益。
步骤S4:使用粒子群优化算法对建立的模型进行求解。具体求解流程如下:
S41:设定参数:p,γ,h,ai,bi,ci,di,ei,fi,Pimax以及K=0;
S42:每台发电机i随机产生各自初始的经济权重和环境权重αi_0,βi_0;
S43:K=K+1;
S44:if-1≤βi<0
Else if 0≤βi≤0
Wi=pαiPimax-(ai+bi(αiPimax)+ci(αiPimax)2)+γβiPimax-h(di+ei(αiPimax)+fi(αiPimax)2)
End if
S45:计算Wi_k(Wi_k为DG1与DG2收益之和);
S46:
1)在初始化范围内,对粒子群进行随机初始化,包括随机位置和速度;
2)根据待优化的目标函数(fitness)计算每个粒子的适应值。将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的pbesti中,将所有pbesti中适应值最优个体的位置和适应值存储于gbesti中;
3)更新粒子个体的历史最优位置,更新粒子群体的历史最优位置;
4)更新粒子的速度V和位置X,公式如下:
Xi+1=Xi+Vi+1
5)对每个粒子,把它的适应值和它经历过的最好位置作比较,假如更加优秀,那么就把这个适应值作为现在的最优位置;
6)比较当前全部pbesti和gbesti的值,更新gbesti;
7)如果预设条件得到满足(往往是事先设定好的运算精度或迭代次数),那么结束本次搜索,将结果输出,否则跳回到4)再进行一次搜索。
S47:满足所有相互约束条件。
步骤S5:利用粒子群优化算法求解所提模型得到兼顾分布式电机环境友好性和运行经济性的调度结果。得出各发电机最优环境与经济调度因子如图3所示,计算得到每个发电单元各自最大收益如图4所示。
仿真结果还分析了发电机3博弈迭代优化的轨迹图,由图5可知,分布式环境经济博弈调度轨迹图是一个三维立体图,x轴为经济权重系数α,y轴为环境权重系数β,z轴为发电机的收益。三维图中的曲面为发电机3不参与博弈时的理论值,曲面上的黄色点越亮,表明发电机3收益达到理论值的最大值。三维图中的红色曲线为发电机3参与博弈时的迭代变化值。发电机3每次博弈后的环境经济调度策略(αi,βi)根据其他发电机的策略调整自身策略,其收益也相应的发生变化。由图6可知,发电机3的环境经济调度博弈总体趋势是发电机3的收益会趋向理论最大值,即轨迹图逼近曲面的最亮点。其他发电机可得类似的结论。
除上述实施例外,本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明要求的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、获取各发电机的原始数据和参数;
S2、选取若干个发电机为博弈参与者,建立博弈模型;
S3、在各决策变量的策略空间中选取均衡点初值;
S4、根据均衡点初值,使用离子群算法在策略空间上搜索各博弈参与者的最优策略;
S5、将各博弈参与者的最优策略信息共享至各发电机;
S6、判断***是否找到纳什均衡点,若有,则输出该均衡点,若无,则返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,所述发电机的原始数据和参数包括发电机发电收益、出售碳排放权收益、发电成本、污染排放成本和负载数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述博弈模型为非合作博弈模型,每个发电机的经济调度权重系数αi和环境调度权重系数βi为博弈过程中的策略,每个发电机获取的综合效益为博弈收益;权重系数建立的发电机收益函数:包括如下步骤:
S21、建立分布式电机经济目标函数:
其中,p为发电机出售一度电的市场价格,γ为发电机购买/出售单位碳排放量的市场价格,αi为发电机i的经济调度权重,βi为发电机i的环境调度权重,Pimax为发电机i的最大发电量,αiPimax是发电机i的实际发电量,βiPimax是发电机i购买/出售的碳排放量,ai,bi,ci分别是第i台发电机的相应成本函数的系数,设定ci>0;
S22、建立分布式电机环境目标函数:
f2i=-CNi
其中,CNi为发电机i用于治理排放的超标污染物的费用,h为治理单元污染物的成本,di,ei,fi分别为第i台发电机碳排放函数系数,设定fi>0;
S23、建立分布式电机约束条件:
功率平衡约束:即为发电机所发的总功率与总的负荷功率需求量持平;
碳交易平衡约束:即为在碳权交易市场上售卖与购买的碳排放量在总量上持平。
4.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,所述步骤S4中为非合作博弈,在此过程中,当每个博弈参与者进行到第j轮优化,会按照之前一轮博弈优化的成果(αi_(j-1),βi_(j-1)),根据分布式智能优化算法获取最优策越组合(αi_j,βi_j),即:
5.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,所述步骤S6中,当没有任何竞标代理可以通过改变自身策略获取更多效益即为纳什均衡。
6.根据权利要求1所述的一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法,其特征在于,所述步骤S6中,若全体博弈参与者在迭代时连续获取相同最优解,则有:则表示在该策略下,每个博弈参与者必须考虑其他发电机的策略而不能独立改变自身策略,即为找到了纳什均衡点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810454311.3A CN108565900B (zh) | 2018-05-14 | 2018-05-14 | 一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810454311.3A CN108565900B (zh) | 2018-05-14 | 2018-05-14 | 一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108565900A true CN108565900A (zh) | 2018-09-21 |
CN108565900B CN108565900B (zh) | 2021-09-14 |
Family
ID=63538445
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810454311.3A Active CN108565900B (zh) | 2018-05-14 | 2018-05-14 | 一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108565900B (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110071532A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-07-30 | 苏州工业职业技术学院 | 基于dsp的agc功率分配控制装置及方法 |
CN110210104A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-06 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多能源***运行调度方法 |
CN110294418A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-10-01 | 上海海事大学 | 一种混合动力轮胎式集装箱起重机分布式能量管理方法 |
CN110443398A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-11-12 | 华北电力大学(保定) | 一种基于重复博弈模型的区域综合能源***优化运行方法 |
CN110772798A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-11 | 桂林电子科技大学 | 一种基于fip结构寻找纳什均衡序列的方法 |
CN110825517A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-21 | 清华大学 | 一种基于演化博弈论的分布式资源动态分配方法 |
CN110851268A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-28 | 中山大学 | 一种基于拥塞博弈的边缘调度优化方法 |
CN111461443A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-28 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 风电场的优化设计方法、***、电子设备和存储介质 |
CN111476412A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 国网福建省电力有限公司泉州供电公司 | 一种考虑碳足迹与交易的光伏发电成本分摊研究方法 |
CN111709599A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-25 | 中国科学院大学 | 疫情控制下跨界水生态综合补偿***设计方法及装置 |
CN112801349A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 南京航空航天大学 | 一种可再生能源供电的数据中心资源优化调度方法 |
CN113313305A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-27 | 华能定边新能源发电有限公司 | 一种基于非合作博弈的综合能源***优化调度方法 |
KR20210137773A (ko) * | 2020-05-11 | 2021-11-18 | 서강대학교산학협력단 | 마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법 |
CN113935239A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-14 | 南京工程学院 | 一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法 |
CN114862523A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-08-05 | 重庆大学 | 一种基于碳排放量的招投标方法和*** |
CN115296830A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-11-04 | 南京邮电大学 | 基于博弈论的网络协同攻击建模和危害定量分析方法 |
CN116029879A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-04-28 | 广西电网有限责任公司 | 一种基于多维度的全行业最优减排策略的生成方法及*** |
CN116934011A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-24 | 青岛农业大学 | 智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105321103A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-02-10 | 东南大学 | 一种基于主从博弈的直购电双边交易的合同电价制定方法 |
CN107067281A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-18 | 燕山大学 | 基于多智能体和博弈方法的微电网电力市场双层竞价方法 |
CN107221936A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-29 | 广东工业大学 | 一种含风电场的最优潮流计算方法及装置 |
CN107657392A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-02 | 燕山大学 | 一种针对电网大规模经济调度问题的粒计算方法 |
-
2018
- 2018-05-14 CN CN201810454311.3A patent/CN108565900B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105321103A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-02-10 | 东南大学 | 一种基于主从博弈的直购电双边交易的合同电价制定方法 |
CN107067281A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-18 | 燕山大学 | 基于多智能体和博弈方法的微电网电力市场双层竞价方法 |
CN107221936A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-09-29 | 广东工业大学 | 一种含风电场的最优潮流计算方法及装置 |
CN107657392A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-02 | 燕山大学 | 一种针对电网大规模经济调度问题的粒计算方法 |
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110443398A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-11-12 | 华北电力大学(保定) | 一种基于重复博弈模型的区域综合能源***优化运行方法 |
CN110443398B (zh) * | 2019-05-13 | 2023-04-18 | 华北电力大学(保定) | 一种基于重复博弈模型的区域综合能源***优化运行方法 |
CN110210104A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-06 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多能源***运行调度方法 |
CN110071532A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-07-30 | 苏州工业职业技术学院 | 基于dsp的agc功率分配控制装置及方法 |
CN110071532B (zh) * | 2019-06-04 | 2023-07-21 | 苏州工业职业技术学院 | 基于dsp的agc功率分配控制装置及方法 |
CN110294418A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-10-01 | 上海海事大学 | 一种混合动力轮胎式集装箱起重机分布式能量管理方法 |
CN110294418B (zh) * | 2019-08-06 | 2020-12-08 | 上海海事大学 | 一种混合动力轮胎式集装箱起重机分布式能量管理方法 |
CN110825517B (zh) * | 2019-09-29 | 2020-09-08 | 清华大学 | 一种基于演化博弈论的分布式资源动态分配方法 |
CN110825517A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-21 | 清华大学 | 一种基于演化博弈论的分布式资源动态分配方法 |
CN110851268A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-28 | 中山大学 | 一种基于拥塞博弈的边缘调度优化方法 |
CN110851268B (zh) * | 2019-10-17 | 2023-06-13 | 中山大学 | 一种基于拥塞博弈的边缘调度优化方法 |
CN110772798A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-11 | 桂林电子科技大学 | 一种基于fip结构寻找纳什均衡序列的方法 |
CN111476412A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 国网福建省电力有限公司泉州供电公司 | 一种考虑碳足迹与交易的光伏发电成本分摊研究方法 |
CN111476412B (zh) * | 2020-04-03 | 2022-07-08 | 国网福建省电力有限公司泉州供电公司 | 一种考虑碳足迹与交易的光伏发电成本分摊研究方法 |
CN111461443A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-28 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 风电场的优化设计方法、***、电子设备和存储介质 |
CN111461443B (zh) * | 2020-04-07 | 2022-11-08 | 上海电气风电集团股份有限公司 | 风电场的优化设计方法、***、电子设备和存储介质 |
CN111709599A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-25 | 中国科学院大学 | 疫情控制下跨界水生态综合补偿***设计方法及装置 |
CN111709599B (zh) * | 2020-04-29 | 2024-05-24 | 中国科学院大学 | 疫情控制下跨界水生态综合补偿***设计方法及装置 |
KR102391458B1 (ko) | 2020-05-11 | 2022-04-26 | 서강대학교 산학협력단 | 마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법 |
KR20210137773A (ko) * | 2020-05-11 | 2021-11-18 | 서강대학교산학협력단 | 마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법 |
CN112801349A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 南京航空航天大学 | 一种可再生能源供电的数据中心资源优化调度方法 |
CN113313305A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-27 | 华能定边新能源发电有限公司 | 一种基于非合作博弈的综合能源***优化调度方法 |
CN113935239B (zh) * | 2021-10-13 | 2024-05-28 | 南京工程学院 | 一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法 |
CN113935239A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-14 | 南京工程学院 | 一种基于用户行为预测的区域电热水器负荷集群消纳新能源方法 |
CN115296830A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-11-04 | 南京邮电大学 | 基于博弈论的网络协同攻击建模和危害定量分析方法 |
CN115296830B (zh) * | 2022-05-27 | 2024-02-13 | 南京邮电大学 | 基于博弈论的网络协同攻击建模和危害定量分析方法 |
CN114862523B (zh) * | 2022-05-30 | 2024-04-02 | 重庆大学 | 一种基于碳排放量的招投标方法和*** |
CN114862523A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-08-05 | 重庆大学 | 一种基于碳排放量的招投标方法和*** |
CN116029879A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-04-28 | 广西电网有限责任公司 | 一种基于多维度的全行业最优减排策略的生成方法及*** |
CN116029879B (zh) * | 2022-12-13 | 2024-06-11 | 广西电网有限责任公司 | 一种基于多维度的全行业最优减排策略的生成方法及装置 |
CN116934011A (zh) * | 2023-07-07 | 2023-10-24 | 青岛农业大学 | 智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108565900B (zh) | 2021-09-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108565900A (zh) | 一种基于博弈论的分布式能源优化运行方法 | |
Li et al. | Distributed tri-layer risk-averse stochastic game approach for energy trading among multi-energy microgrids | |
Cui et al. | Peer-to-peer energy sharing among smart energy buildings by distributed transaction | |
Gazijahani et al. | Game theory based profit maximization model for microgrid aggregators with presence of EDRP using information gap decision theory | |
Zhao et al. | Distributed model predictive control strategy for islands multimicrogrids based on noncooperative game | |
Simab et al. | Multi-objective programming of pumped-hydro-thermal scheduling problem using normal boundary intersection and VIKOR | |
Chen et al. | Research on day-ahead transactions between multi-microgrid based on cooperative game model | |
Yi et al. | Coordinated operation strategy for a virtual power plant with multiple DER aggregators | |
Baeyens et al. | Wind energy aggregation: A coalitional game approach | |
Fan et al. | Research on an optimization model for wind power and thermal power participating in two-level power market transactions | |
Song et al. | Decision making of an electricity supplier's bid in a spot market | |
Liu et al. | Operation mechanism and strategies for transactive electricity market with multi-microgrid in grid-connected mode | |
Li et al. | Distributionally robust offering strategy of the aggregator integrating renewable energy generator and energy storage considering uncertainty and connections between the mid-to-long-term and spot electricity markets | |
Ali | Development and Improvement of Renewable Energy Integrated with Energy Trading Schemes based on Advanced Optimization Approaches | |
Peng et al. | Sequential coalition formation for wind-thermal combined bidding | |
Yang et al. | Coordination and optimization of CCHP microgrid group game based on the interaction of electric and thermal energy considering conditional value at risk | |
Wei et al. | Coupled dispatching of regional integrated energy system under an electric-traffic environment considering user equilibrium theory | |
Dai et al. | An equilibrium model of the electricity market considering the participation of virtual power plants | |
Khodabakhsh et al. | Designing a bi-level flexibility market for transmission system congestion management considering distribution system performance improvement | |
Habib et al. | Economic dispatch optimization considering operation cost and environmental constraints using the HBMO method | |
Yan et al. | Optimal scheduling strategy and benefit allocation of multiple virtual power plants based on general nash bargaining theory | |
Shayanfar et al. | Optimal sizing and placement of distribution generation using imperialist competitive algorithm | |
Bach | Uniform purchasing price approach for Vietnam wholesale electricity market: modeling and discussing | |
Kumar et al. | Techno-economical study of power system market-A game theory approach | |
Lu et al. | Research on trading strategy of virtual power plant with distributed energy aggregation based on cooperative game |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |