15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

说明书

MATLAB代码: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

关键词:电动汽车 主从博弈 动态定价 智能小区 充放电优化  

参考文档:《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》基本复现

仿真平台:MATLAB+CPLEX/gurobi平台

优势:代码具有一定的深度和创新性,注释清晰,非烂大街的代码,非常精品!

主要内容:代码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,代码出图效果非常好,店主已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好,代码质量非常高,保姆级的注释以及人性化的模块子程序,所有数据均有可靠来源

实现效果:具体如下

15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_第1张图片

   15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_第2张图片15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_第3张图片15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_第4张图片15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_第5张图片15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_第6张图片15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_第7张图片  

%论文复现
%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

 

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