27文章解读与程序——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略》已提供下载资源-Toy模板网

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摘要：推进可再生能源高效利用，实现电力系统低碳化运行成为电力系统改革的重要方向。该文首先构建了包含电热气多能协同的微电网模型，考虑了含有碳配额和碳交易的优化运行机制，并在热电联产机组模型中改进加入了碳捕集系统和电转气装置，以降低碳排放。然后，基于纳什谈判理论建立了多微网电能共享合作运行模型，进而将其分解为微网联盟效益最大化子问题和合作收益分配子问题，选择交替方向乘子法分布式求解，从而有效保护各主体隐私。在合作收益分配子问题中，提出以非线性能量映射函数量化各参与主体贡献大小的非对称议价方法，各微网分别以其在合作中的电能贡献大小为议价能力相互谈判，以实现合作收益的公平分配。最后，仿真结果验证了所提方法的有效性。结果表明，通过所提的多微网电能共享方法，微网联盟收益实现最大化；并且，微网联盟的合作收益基于各微网的能量贡献大小实现了公平分配；在碳排放方面，结果证明了碳捕集联合电转气系统，以及微网间的能量共享方法，都能够有效减少微电网运行过程中的碳排放量。

这段摘要描述了一项研究，旨在推动可再生能源的高效利用，实现电力系统的低碳化运行。以下是对摘要中各部分的解读：

电力系统改革方向：
- 电力系统改革的主要方向是推进可再生能源的高效利用，同时实现电力系统的低碳化运行。
微电网模型的构建：
- 文章首先构建了一个包含电热气多能协同的微电网模型，考虑了含有碳配额和碳交易的优化运行机制。
碳排放降低措施：
- 在热电联产机组模型中，引入了碳捕集系统和电转气装置，以降低微电网运行过程中的碳排放。
多微网电能共享合作运行模型：
- 基于纳什谈判理论，建立了多微网电能共享合作运行模型，并将其分解为微网联盟效益最大化子问题和合作收益分配子问题。
分布式求解和隐私保护：
- 选择了交替方向乘子法进行分布式求解，以有效保护各主体的隐私。
非对称议价方法：
- 在合作收益分配子问题中，提出了一种非对称议价方法，使用非线性能量映射函数量化各参与主体贡献大小，以实现合作收益的公平分配。
仿真验证：
- 通过仿真结果验证了所提方法的有效性，结果表明通过多微网电能共享方法，微网联盟的收益实现了最大化，并且合作收益在各微网的能量贡献大小上实现了公平分配。
碳排放减少效果：
- 结果还证明了碳捕集联合电转气系统以及微网间的能量共享方法，能够有效减少微电网运行过程中的碳排放量。

总体而言，该研究通过建立复杂的模型和采用协同优化方法，旨在实现电力系统的可再生能源高效利用和低碳化运行。所提出的方法在仿真中表现出了有效性，并提供了对碳排放减少和能量共享方面的深入理解。

部分代码展示：

clc
clear
close all

%% ADMM迭代参数设置
%拉格朗日乘子初始化
lambda_e_12=zeros(1,24);%MG1和MG2之间的拉格朗日乘子
lambda_e_13=zeros(1,24);%MG1和MG3之间的拉格朗日乘子
lambda_e_21=zeros(1,24);%MG2和MG1之间的拉格朗日乘子
lambda_e_23=zeros(1,24);%MG2和MG3之间的拉格朗日乘子
lambda_e_31=zeros(1,24);%MG3和MG1之间的拉格朗日乘子
lambda_e_32=zeros(1,24);%MG3和MG2之间的拉格朗日乘子
maxIter=100;  %最大迭代次数
tolerant=1e-3;%收敛精度
iter=1;%迭代次数初始化
Ben_Store=[];%历史目标函数
toler1=[]; %残差1,电能交易部分
%对微网之间的交易量记录矩阵初始化
P_e_12=zeros(maxIter+1,24);P_e_21=zeros(maxIter+1,24);
P_e_13=zeros(maxIter+1,24);P_e_31=zeros(maxIter+1,24);
P_e_23=zeros(maxIter+1,24);P_e_32=zeros(maxIter+1,24);
%% 迭代
while 1
    if iter==maxIter  %限制迭代次数
       disp('迭代不收敛,参数有误');
       break; 
    end 
    display(['迭代还未收敛,当前迭代第 ', num2str(iter),' 次']);
    if iter==1  %第一次求解比较特殊,其他主体初值为0
        [P_e_12(2,:),P_e_13(2,:),Obj_MG1(iter)]=Fun_MG1(P_e_21(iter,:),P_e_31(iter,:),lambda_e_12,lambda_e_13);
        [P_e_21(2,:),P_e_23(2,:),Obj_MG2(iter)]=Fun_MG2(P_e_12(2,:),P_e_32(iter,:),lambda_e_21,lambda_e_23);
        [P_e_31(2,:),P_e_32(2,:),Obj_MG3(iter)]=Fun_MG3(P_e_13(2,:),P_e_23(2,:),lambda_e_31,lambda_e_32);
        lambda_e_12=lambda_e_12+1e-4*(P_e_12(2,:)+P_e_21(2,:));
        lambda_e_13=lambda_e_13+1e-4*(P_e_13(2,:)+P_e_31(2,:));
        lambda_e_21=lambda_e_21+1e-4*(P_e_21(2,:)+P_e_12(2,:));
        lambda_e_23=lambda_e_23+1e-4*(P_e_23(2,:)+P_e_32(2,:));
        lambda_e_31=lambda_e_31+1e-4*(P_e_31(2,:)+P_e_13(2,:));
        lambda_e_32=lambda_e_32+1e-4*(P_e_32(2,:)+P_e_23(2,:));
    else
        [P_e_12(iter+1,:),P_e_13(iter+1,:),Obj_MG1(iter)]=Fun_MG1(P_e_21(iter,:),P_e_31(iter,:),lambda_e_12,lambda_e_13);
        [P_e_21(iter+1,:),P_e_23(iter+1,:),Obj_MG2(iter)]=Fun_MG2(P_e_12(iter+1,:),P_e_32(iter,:),lambda_e_21,lambda_e_23);
        [P_e_31(iter+1,:),P_e_32(iter+1,:),Obj_MG3(iter)]=Fun_MG3(P_e_13(iter+1,:),P_e_23(iter+1,:),lambda_e_31,lambda_e_32);
        lambda_e_12=lambda_e_12+1e-4*(P_e_12(iter+1,:)+P_e_21(iter+1,:));
        lambda_e_13=lambda_e_13+1e-4*(P_e_13(iter+1,:)+P_e_31(iter+1,:));
        lambda_e_21=lambda_e_21+1e-4*(P_e_21(iter+1,:)+P_e_12(iter+1,:));
        lambda_e_23=lambda_e_23+1e-4*(P_e_23(iter+1,:)+P_e_32(iter+1,:));
        lambda_e_31=lambda_e_31+1e-4*(P_e_31(iter+1,:)+P_e_13(iter+1,:));
        lambda_e_32=lambda_e_32+1e-4*(P_e_32(iter+1,:)+P_e_23(iter+1,:));
    end
    %保存历史数据
    Ben_Store=[Ben_Store,[Obj_MG1(iter);Obj_MG2(iter);Obj_MG3(iter)]];
    %残差计算
    toler1=[toler1,norm(P_e_12(iter+1,:)-P_e_12(iter,:))+norm(P_e_13(iter+1,:)-P_e_13(iter,:))+norm(P_e_23(iter+1,:)-P_e_23(iter,:))];%保存残差1 
    %判断收敛条件
    if toler1(iter)<=tolerant 
       display(['迭代收敛,在第 ', num2str(iter),' 次收敛']);
       break; 
    end
    iter=iter+1;
end

效果展示：

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