基于粒子群优化算法的面向综合能源园区的三方市场主体非合作交易方法(Matlab代码实现)

简介: 基于粒子群优化算法的面向综合能源园区的三方市场主体非合作交易方法(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥


🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。


⛳️座右铭:行百里者,半于九十。


📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁


目录


💥1 概述


📚2 运行结果


🎉3 参考文献


🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

随着全球范围内的温室效应和能源危机不断加剧,人类社会的能源需求与自然环境的承载力之间


的矛盾日益凸显。寻求安全高效、低碳清洁 的 能源运营模式和市场服务机制,打破现有能源供给体系的技术壁垒,实现能源的供给侧改革,成为了世界 各国关注的焦点,耦合电力、天然气、供热、交通等多种能源系统,实现不同能源梯级高效利用的综合能源系统(IES)成为了研


究热点。而园区IES作为多能源系统底层耦合终端,在可再生能源就地消纳、提高需求侧调度灵活性、实现多能互补协同利用等方面具有重要的现实意义。


综合能源园区结构如图1所示,包 括 1 个 园 区 能 量 交 易 中 心 (energytrading center,ETC)和3个市场交易主体。市场交易主体包括园区能源运营商、含分布式光伏的用户、EV 充电代理商3个部分。园区 ETC 和市场交易主体之间的交易信息交流和调度指令传达通过各自的能量管理系统(energymanagementsystem,EMS)进行, EMS负责制定自 身 能 源 报 价 策 略、管 理 用 能 需 求,园区 ETC根据市场交易机制对信息进行采集、分配、计算。综合能源园区生产的电能依照底层就地消纳的原则,并不向上级配电网售电。


而在未来包含冷、热、电、气、交通等能源系统的综合能 源 市 场 领 域,则 需 要 同 时 考 虑 如 分 布 式 供能[14-17]、柔 性 负 荷[16-17]、EV[16]等 耦 合 不 同 能 源 系


统、具有不同属性的交易主体。文献[14]通过构建以分布式能源产消者、独立售电商和一般用户为主体的区域电力市场模型,提出了总体共赢的交易决策模型。文献[15]建立了包含社区运营商与产消者群的社区能源互联网博弈模型。文献[16]研究了包含能量管理中 心、空 调、EV 等 负 荷 的 用 能 系 统,提出并求解了基于实时定价策略的需求响应算法。文献[17]考虑新能源发电和负荷的不确定性,建立了虚拟电厂的斯塔伯格动态博弈模型。然而大部分研究成果中所建立的交易决策模型本质上仍基于对电力系统的调控,其他能源系统仅作为调控环节参与市场运行,而无过多的市场交易行为,多能耦合的效果不够显著。


c9af7ac850cb4bf3bd7542fb51d3151a.png


在综合能源园区中,三方市场主体均以自身利 益最大化为目标参与市场交易。其中,能源运营商


是市场的主导者,其他市场交易主体以能源运营商的定价策略为基准制定自身的售价或用能策略。


8cef11a057bf4c289ab784e897ac1118.png


📚2 运行结果


3fd65575e38144e0aa77fb369a84e154.png


9a32bd52445a4016b6c854624aca8283.png


db3b1f5560c74d65bfeb5480e27af02a.png


ab92d7d71595457fb87fcd25950e83de.png


76f6bbe80d964bdead4b107a67a8b446.png


51d2543c89de4190b7a38faaa21856bb.png


8128f236c10e436a9de0f3fbbf753d6f.png


667596ef6fa341c99a7581477cc8da62.png


782b3d5a24da4cd4902a0f59ac5d1717.png


31fd1f054a1f41159cb6f9e784a04d6d.png


61c59f10cf294b8c8fa7d6327bb3595f.png


d16219aa5fd841c8928cd9d7bd2059cc.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]杨铮,彭思成,廖清芬等.面向综合能源园区的三方市场主体非合作交易方法[J].电力系统自动化,2018,42(14):32-39+47.


🌈4 Matlab代码实现


相关文章
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
2天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
2天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
11 1
|
3天前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
3天前
|
算法
基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化matlab
基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化matlab
|
3天前
|
算法 调度
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
|
3天前
|
运维 算法
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
|
3天前
|
算法 调度
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
|
3天前
|
算法
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于有序抖动块截断编码的水印嵌入和提取算法matlab仿真
这是一个关于数字图像水印嵌入的算法介绍。使用MATLAB2022a,该算法基于DOTC,结合抖动和量化误差隐藏,确保水印的鲁棒性和隐蔽性。图像被分为N*N块,根据水印信号进行二值化处理,通过调整重建电平的奇偶性嵌入水印。水印提取是嵌入过程的逆操作,通过重建电平恢复隐藏的水印比特。提供的代码片段展示了从块处理、水印嵌入到噪声攻击模拟及水印提取的过程,还包括PSNR和NC的计算,用于评估水印在不同噪声水平下的性能。

热门文章

最新文章