Matlab|基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理

news2024/12/29 10:29:31

一、主要内容

二、部分代码

三、程序结果

四、下载链接

一、主要内容

主要做的是一个电动汽车充电管理和智能小区代理商动态定价的问题，将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈，上层以代理商的充电电价作为优化变量，下层以电动汽车的充电策略作为优化变量，通过优化得出最优电价策略以及动态充电策略。

研究代理商与电动汽车车主利益的优化问题，所提研究方法与建模思路较已有成果有以下不同：首先，代理商无需直接干预电动汽车的充放电行为，只需制定各时段的电价引导其用户的消费行为。其次，用户不再完全是价格的“接受者”，他们可以自主选择充电时段。更重要的是，代理商与用户的竞争关系通过主从博弈(stackelberg game)描述，在该博弈的均衡处各方的利益均可达到最大。

二、部分代码

%双层博弈，KKT条件
%魏韡, 陈玥, 刘锋, et al. 基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理[J]. 电网技术, 2015(4).
clear
clc
price_day_ahead=[0.35;0.33;0.3;0.33;0.36;0.4;0.44;0.46;0.52;0.58;0.66;0.75;0.81;0.76;0.8;0.83;0.81;0.75;0.64;0.55;0.53;0.47;0.40;0.37];
price_b=1.2*price_day_ahead;
price_s=1.2*price_day_ahead;
lb=0.8*price_day_ahead;
ub=1.2*price_day_ahead;
T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];
T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];
T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];
index1=find(T_1==0);index2=find(T_2==0);index3=find(T_3==0);
Ce=sdpvar(24,1);%电价
z=binvar(24,1);%购售电状态
u=binvar(24,1);%储能状态
Pb=sdpvar(24,1);%日前购电
Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电
Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电
Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电
Pch=sdpvar(24,1);%储能充电
Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率
Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率
Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率
S=sdpvar(24,1);%储荷容量
for t=2:24
    S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9;
end
C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束
C=[C,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡
C=[C,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束
L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数
L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数
L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数
L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数
f=50*L_u(1)*(0.9*24-9.6)+20*L_u(2)*(0.9*24-9.6)+10*L_u(3)*(0.9*24-9.6)+sum(sum(L_ub).*[50*3,20*3,10*3])+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数
C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件
C=[C,sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6)];%电量需求约束
for t=1:24
    if T_1(t)==0
        C=[C,Pc1(t)==0];
    else
        C=[C,L_T(t,1)==0];
    end
    if T_2(t)==0
        C=[C,Pc2(t)==0];
    else
        C=[C,L_T(t,2)==0];
    end
    if T_3(t)==0
        C=[C,Pc3(t)==0];
    else
        C=[C,L_T(t,3)==0];
    end
end
b_lb=binvar(24,3);%充电功率下限约束的松弛变量
b_ub=binvar(24,3);%充电功率上限约束的松弛变量
M=1000;
for t=1:24
    if T_1(t)==0
        C=[C,L_ub(t,1)==0,b_ub(t,1)==1,b_lb(t,1)==1];
    else
        C=[C,L_lb(t,1)>=0,L_lb(t,1)<=M*b_lb(t,1),Pc1(t)>=0,Pc1(t)<=M*(1-b_lb(t,1)),Pc1(t)<=50*3,50*3-Pc1(t)<=M*b_ub(t,1),L_ub(t,1)<=0,L_ub(t,1)>=M*(b_ub(t,1)-1)];
    end
    if T_2(t)==0
        C=[C,L_ub(t,2)==0,b_ub(t,2)==1,b_lb(t,2)==1];
    else
        C=[C,L_lb(t,2)>=0,L_lb(t,2)<=M*b_lb(t,2),Pc2(t)>=0,Pc2(t)<=M*(1-b_lb(t,2)),Pc2(t)<=20*3,20*3-Pc2(t)<=M*b_ub(t,2),L_ub(t,2)<=0,L_ub(t,2)>=M*(b_ub(t,2)-1)];
    end
    if T_3(t)==0
        C=[C,L_ub(t,3)==0,b_ub(t,3)==1,b_lb(t,3)==1];
    else
        C=[C,L_lb(t,3)>=0,L_lb(t,3)<=M*b_lb(t,3),Pc3(t)>=0,Pc3(t)<=M*(1-b_lb(t,3)),Pc3(t)<=10*3,10*3-Pc3(t)<=M*b_ub(t,3),L_ub(t,3)<=0,L_ub(t,3)>=M*(b_ub(t,3)-1)];
    end
end
ops=sdpsettings('solver','cplex');
solvesdp(C,-f,ops);
Pc=[double(Pc1),double(Pc2),double(Pc3)];
Pb=double(Pb);
Ps_day=double(Ps_day);
Pb_day=double(Pb_day);
S=double(S);
Pch=double(Pch);
Pdis=double(Pdis);
Cost_total=double(f)
Price_Charge=double(Ce);

Ce=sdpvar(24,1);%电价
z=binvar(24,1);%购售电状态
u=binvar(24,1);%储能状态
Pb=sdpvar(24,1);%日前购电
Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电
Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电
Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电
Pch=sdpvar(24,1);%储能充电
Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率
Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率
Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率
S=sdpvar(24,1);%储荷容量
for t=2:24
    S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9;
end
%内层
CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束
OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3));
ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0);
[K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统，Ce为参量
%外层
CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束
CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡
CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束
OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数
optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO)

Ce=value(Ce);%电价
Pb=value(Pb);%日前购电
Pb_day=value(Pb_day);%实时购电
Ps_day=value(Ps_day);%实时购电
Pdis=value(Pdis);%储能放电
Pch=value( Pch);%储能充电
Pb_day=value(Pb_day);%实时购电
Pb_day=value(Pb_day);%实时购电
Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率
Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率
Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率
S=value(S);%储荷容量

figure(1)
plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5)
grid
hold on
plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5)
hold on
plot(Pc3,'-*','linewidth',1.5)
title('三类电动汽车充电功率')
legend('类型1','类型2','类型3')
xlabel('时间')
ylabel('功率')

figure(2)
bar(Pdis,0.5,'linewidth',0.01)
grid
hold on
bar(Pch,0.5,'linewidth',0.01)
hold on
plot(S,'-*','linewidth',1.5)
axis([0.5 24.5 0 5000]);
title('储能充电功率')
legend('充电功率','放电功率','蓄电量')
xlabel('时间')
ylabel('功率')

figure(3)
yyaxis left;
bar(Pb_day,0.5,'linewidth',0.01)
hold on
bar(Ps_day,0.5,'linewidth',0.01)
axis([0.5 24.5 0 1200])
xlabel('时间')
ylabel('功率')
yyaxis right;
plot(Ce,'-*','linewidth',1.5)
% legend('电价结果')
xlabel('时间')
ylabel('电价')
legend('日前购电','日前售电','电价优化');

figure(4)
plot(Ce,'-*','linewidth',1.5)
grid
hold on
plot(price_b,'-*','linewidth',1.5)
hold on
plot(price_s,'-*','linewidth',1.5)
title('电价优化结果')
legend('优化电价','购电电价','售电电价')
xlabel('时间')
ylabel('电价')