【论文复现】基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究（Matlab代码实现）

news2024/9/27 17:22:16

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 最优价格曲线

2.2 用户1 的需求响应

2.3 上层运营商的功率平衡曲线

2.4 每时段的收益成本曲线

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

文献来源：

文献内容仅复现主从博弈核心内容，不含区块链

分布式光伏发电已经得到广泛应用，但分布式光伏电源的大规模并网会导致网架结构相对薄弱的配电网出现电压越限、网损升高和光伏发电“弃光”等问题。探索分布式光伏在配电网中的交易模式，有助于实现分布式光伏发电的就地或就近消纳，提高配电网和光伏发电的经济收益。2017 年，国家发展改革委和国家能源局下发相关通知[1]，鼓励分布式电源在 110 kV 电压等级内选择就近售电，从而使得“隔墙售电”和分布式发电交易方式成为可能。目前，国内外学者已经对电力交易新模式进行了广泛探索[2-4]。文献 [5]探讨了一种微电网之间进行分布式能源交易的机制，通过多层次的 Stackelberg 博弈模型来研究其经济效益；文献 [6] 分析了在直接交易模式中分布式电源和电力用户的最大收益，认为最优的交易方案随参与者的数量和电能的供需实时变化；文献 [7] 提出了基于多智能体的微网群内电力市场交易策略，然而签署电力交易协议一般发生在买方实际用电之前，实际发用电量可能会与合约中规定的不相符，传统交易模式存在信息安全风险[8]。因此，亟需引入新技术以支撑电力交易的建设。

分布式光伏聚合商作为光伏发电用户的市场主导者，负责制定内部电价，指导光伏发电用户

的用电计划。如果 ps 定价太低，用户会向光伏聚合商出售更少的电量，并消耗更多电能用于自

身；如果 ps 定价过高（接近大电网的销售价格），光伏聚合商的成本将会升高。因此，要制定合理的内部电价 ps 鼓励用户向光伏聚合商售电，并将成本维持在最低限度。

📚2 运行结果

2.1 最优价格曲线

2.2 用户1 的需求响应

2.3 上层运营商的功率平衡曲线

2.4 每时段的收益成本曲线

部分代码：

%% 需求响应
figure(1)
plot(1:24,elecload2,'k-o','LineWidth',2)
hold on
plot(1:24,x1result(2,:),'r-->');
xlabel('时间/h')
ylabel('电负荷/kW')
legend( '需求响应前', '需求响应后')
grid on

%% 需求响应
figure(1)
plot(1:24,elecload3,'k-o','LineWidth',2)
hold on
plot(1:24,x1result(3,:),'r-->');
xlabel('时间/h')
ylabel('电负荷/kW')
legend( '需求响应前', '需求响应后')
grid on

%% 平衡图
figure(1)
bar(1:24,yxresult(1,:)*(nGT/(1-nGT-nloss))/(nrec*ulb)+max(yxresult(2,:),0),'b')
hold on
bar(1:24,max(yxresult(2,:),0),'y');
hold on
bar(1:24,min(yxresult(2,:),0),'g');
hold on
plot(-(-y1result(1,:)-y1result(2,:)-y1result(3,:)),'k-o');
xlabel('时间/h')
ylabel('功率/kW')
legend( '发电机组出力', '向主网售电', '向主网购电', '负荷')
grid on

%% 每时段成本折算
figure(1)
bar(1:24,u1+u2,'b')
xlabel('时间/h')
ylabel('成本/元')
legend( '用户群')
grid on

figure(2)
bar(1:24,z1+z2-z3,'r')
xlabel('时间/h')
ylabel('成本/元')
legend( '定价运营商')
grid on