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目录
新型城镇的发展需要实现能源结构清洁化和能源利用高效化,分布式能源( distributed energy resource,DER)在城镇配电网中的渗透率不断提高l-2]。世界各国已先后开展了能源互联框架下配电网示范工程的技术研究[3]。美国国家科学基金项目“未来可再生电能传输与管理系统”构建了一种适应高渗透率DER发电的能源互联网1。其可以实现DER主动管理和自适应协调,允许DER随时随地并网和即插即用﹐未来城镇配电网内将会出现更多具备供电能力的产消者。产消者可拥有微型燃气轮机等常规发电装置以及光伏、风电等新能源发电设备,在满足自身用电需求基础上将多余电能出售给配电网其他用户[5]。
本文采用SFE模型对产消者竞价行为建模,确立了含多产消者的新型城镇配电系统日前现货市场交易机制,建立了含竞价博弈和优化调度的双层模型。上层模型追求产消者利润最大化,可确定多个产消者在配电网内的最优报价策略,下层模型考虑运行安全约束以及用户参与DR对系统进行最优经济调度﹐确定市场出清价格。最后﹐采用改进粒子群优化算法与(CPLEX求解器相结合的方法对该多主从博弈模型进行求解。
改进粒子群算法:
部分代码:
function [Gi,F,P_g,P_d,fi] = Up_fitnessfun(pop,index)
% clc
% clear
% pop = [60.03;75.03;69.31];
% index = 1;
%% 读取数据
parameters; % 读取相关参数
[P_d, fi, F, ~, ~, ~] = Down_fitnessfun(pop,index);
P_d = P_d/SB; % 转为标幺值
if index == 1
P_g = P_d + P_r(:,8) - P_l8'; % T=8时刻产销者出力
elseif index == 2
P_g = P_d + P_r(:,15) - P_l15'; % T=15时刻产销者出力
end
P_g = P_g*SB; % 转为实际值
Ci = a_D'.*(P_d.^2) + b_D'.*P_d + c_D';
Gi = fi.*P_g - s*P_g - Ci;
end
%% 1.粒子群算法迭代情况
disp(['运行时间为:',num2str(time0) , '秒'])
disp(['最优适应度值=',num2str(fitness_zbest)])
figure
plot(history_pso,'linewidth',1)
ylabel('最优适应度值')
xlabel('迭代次数')
%% 2.产销者竞价策略
[Gi,F,P_g,P_d,fi] = Up_fitnessfun(pop_zbest,index);
P_d = P_d*SB;
a_G = pop_zbest;
disp('********************产销者竞价策略********************')
for k =1:Nk
fprintf('产销者%d:\naG = %.2f Pg = %.2fMW Gi = %.2f美元 Pd = %.2fMW fi = %.2f美元\n',k,a_G(k),P_g(k),Gi(k),P_d(k),fi(k))
end
%% 3.支路网损
[~, ~, ~, P_loss, dP_cj, Uj] = Down_fitnessfun(pop_zbest,index);
P_loss = P_loss(1:32)*SB*1e3;
figure
plot(P_loss,'linewidth',1)
xlabel('支路编号')
ylabel('线路损耗/kW')
%% 4.节点电压
figure
plot(Uj,'linewidth',1)
xlabel('节点编号')
ylabel('节点电压幅值/pu')
%% 5.负荷曲线
figure
if index == 1
plot(PL8*SB,'linewidth',1)
elseif index == 2
plot(PL15*SB,'linewidth',1)
end
xlabel('节点编号')
ylabel('负荷功率/MW')
%% 6.产销者新能源出力
for k = 1:Nk
figure
plot(Ppv(k,:)*SB,'linewidth',1)
hold on
plot(Pwt(k,:)*SB,'linewidth',1)
xlabel('时间/h')
ylabel('功率/MW')
legend('光伏出力','风电出力')
title(['产销者',num2str(k),'新能源出力曲线'])
end
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
[1]陈修鹏,李庚银,夏勇.基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略[J].电力系统自动化,2019,43(14):97-104.