文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于纳什议价模型的综合能源园区低碳优化调度》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于纳什议价模型的综合能源园区低碳优化调度》，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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这篇文章的核心内容是关于综合能源园区（PIES）在碳交易市场背景下的低碳优化调度问题。以下是文章的主要内容概述：

1. 研究背景：随着"双碳"目标的提出，降低PIES的碳排放量成为一个重要议题。现有的碳交易机制通常采用固定价格，无法准确反映多利益主体在碳市场的博弈竞争关系。

2. 研究目的：提出一种基于纳什议价模型的PIES低碳优化调度模型，以实现在碳交易市场中多利益主体的博弈竞争关系的准确刻画，并有效指导用户节能减排。

3. 方法论：

   • 构建了考虑储能设备的扩展碳排放流模型，精确描述PIES中碳排放流动路径。
   • 在园区内部，基于节点碳势定价机制构建需求响应（DR）模型，利用节点碳势的时空分布差异引导用户改变用电行为。
   • 在多个园区之间，采用纳什议价模型刻画各利益主体参与碳市场的博弈过程。

4. 模型构建：

   • 建立了双层博弈模型，上层模型优化运营商动态定价策略，下层模型优化负荷能量管理策略。
   • 提出了基于改进的交替方向乘子法（VPP-ADMM）的分层迭代求解算法。

5. 算例分析：通过电网14节点-热网6节点-天然气网6节点（E14-H6-G6）的测试系统进行算例研究，验证了所提模型和算法的有效性。

6. 研究结论：

   • 所提出的模型能够有效刻画各利益主体参与碳交易市场的博弈竞争关系。
   • 利用节点碳势的时空分布特性可以引导用户节能减排，提高PIES运行的低碳性。

7. 关键词：综合能源园区、低碳优化调度、碳排放流、节点碳势、碳交易、纳什议价模型。

这篇文章为综合能源园区在碳交易市场的低碳优化调度提供了一种新的解决方案，通过纳什议价模型实现了多利益主体间的博弈竞争关系分析，并利用节点碳势定价机制促进了节能减排。

根据文章的摘要和描述，复现仿真的主要思路可以概括为以下几个步骤：

1. 模型构建：根据PIES的结构和运行机理，构建考虑储能设备的扩展碳排放流模型和基于节点碳势定价机制的需求响应模型。

2. 数据准备：准备电网、热网、天然气网的参数和拓扑结构数据，以及负荷需求、可再生能源出力、碳交易价格等信息。

3. 算法实现：实现基于改进的交替方向乘子法（VPP-ADMM）的分层迭代求解算法，用于求解双层博弈模型。

4. 仿真运行：运行仿真模型，输入参数和数据，进行优化计算，得到各PIES的调度策略和碳交易策略。

5. 结果分析：分析优化结果，包括PIES的运行成本、碳排放量、节点碳势、售电价格等，验证模型的有效性。

以下是使用Python语言表示的简化版仿真程序框架：

# 导入所需的库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize# 定义PIES模型和参数
def define_pies_system_parameters():# 包括电网、热网、天然气网的参数和拓扑结构# 负荷需求、可再生能源出力、碳交易价格等pass# 构建扩展碳排放流模型
def build_carbon_emission_flow_model(pies_parameters):# 根据PIES参数构建模型pass# 构建基于节点碳势定价机制的需求响应模型
def build_demand_response_model(carbon_potential, price_of_carbon):# 根据节点碳势和碳价格构建模型pass# VPP-ADMM算法实现
def vpp_admm_algorithm(upper_model, lower_model):# 实现VPP-ADMM算法求解双层博弈模型pass# 主函数
def main():# 初始化PIES系统参数pies_parameters = define_pies_system_parameters()# 构建模型carbon_emission_flow_model = build_carbon_emission_flow_model(pies_parameters)demand_response_model = build_demand_response_model(carbon_emission_flow_model.carbon_potential, pies_parameters.carbon_price)# 运行VPP-ADMM算法求解模型optimization_results = vpp_admm_algorithm(upper_model=..., lower_model=...)# 输出结果print("优化结果：", optimization_results)if __name__ == "__main__":main()

请注意，上述代码仅为程序框架，具体的函数实现需要根据文章中提出的模型和方法进行详细设计和编码。实际的程序实现会更加复杂，需要包括模型参数的具体设置、算法的详细实现、结果的输出和分析等。此外，还需要与实际的电力市场和碳交易市场的运行机制相结合。

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