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基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享：MATLAB 实现探索

news 2026/5/13 0:05:27

MATLAB代码：基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享关键词：分布式优化产消者非合作博弈能量共享仿真平台: matlab 主要内容：为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易，提出了一种基于光伏电能供需比（SDR）的内部价格模型。在考虑经济性和舒适度的基础上，提出了用户参与需求响应（DR）的效用成本模型。由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础，用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合作博弈，在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上，提出了分布式优化算法对用户的纳什均衡策略进行求解。最后，通过实际算例验证了所提模型在减少用电成本、提高光功率互用水平上的有效性。代码为复现，效果非常好，是深入研究学习的必备程序，强烈推荐！

在能源领域不断发展的当下，光伏用户群内各经济主体间的电能交易有序化成为一个关键问题。今天就来跟大家聊聊基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享，而且会以 MATLAB 代码来展示其实现过程。

核心模型构建

基于光伏电能供需比（SDR）的内部价格模型

为了让光伏用户群内电能交易有条不紊地进行，构建一个合理的内部价格模型至关重要。这个基于光伏电能供需比（SDR）的模型，就像是一个市场的 “价格指挥棒”。SDR 反映了某时段内光伏电能的供给与需求的比例关系，以此为基础确定内部电价，能够合理地引导电能交易。例如在 MATLAB 中，我们可以简单定义如下函数来计算 SDR：

function sdr = calculateSDR(supply, demand) sdr = supply / demand; end

这里的supply代表光伏电能的供给量，demand表示用户的需求量。通过这个简单的函数，我们就初步得到了 SDR，后续可以基于此来构建内部电价。

用户参与需求响应（DR）的效用成本模型

除了考虑电能交易价格，用户的经济性和舒适度也不能忽视。于是，提出了用户参与需求响应（DR）的效用成本模型。这个模型综合考量了用户改变用电行为所带来的成本变化以及由此获得的收益，例如减少用电成本或者因灵活用电获得的奖励等。在 MATLAB 里，我们可以用以下代码框架来初步构建这个模型的计算部分：

function utilityCost = calculateUtilityCost(drChange, costFactor, rewardFactor) cost = drChange * costFactor; reward = drChange * rewardFactor; utilityCost = reward - cost; end

drChange代表用户参与需求响应后用电行为的改变量，costFactor是成本系数，rewardFactor是奖励系数。通过这个函数，我们能算出用户参与需求响应的效用成本。

非合作博弈与分布式优化算法

由于内部电价基于各时段光伏用户群内的供需比，用户之间针对电价的需求响应行为就构成了非合作博弈。在这个博弈中，每个用户都希望通过调整自己的用电策略，在当前电价下获得最大的收益。

在证明该博弈问题存在纳什均衡解后，我们就可以使用分布式优化算法来求解用户的纳什均衡策略。分布式优化算法的好处在于，它不需要一个中心控制器来收集所有用户的信息并进行集中计算，每个用户只需根据自己周边的信息和局部计算，就能逐步调整策略，最终达到纳什均衡。下面是一个简单的分布式优化算法迭代更新策略的示意代码：

% 假设 numUsers 为用户数量 % strategy 为每个用户的用电策略，初始值已设定 % neighborInfo 为每个用户获取到的邻居用户信息 for iteration = 1:maxIterations for user = 1:numUsers % 根据自身策略、效用成本模型和邻居信息更新策略 newStrategy = updateStrategy(strategy(user), neighborInfo{user}, utilityCostFunction); strategy(user) = newStrategy; end end

在这个代码中，updateStrategy函数根据用户当前策略、邻居信息以及效用成本函数来更新用户策略，通过多次迭代，使得所有用户的策略逐步收敛到纳什均衡策略。