基于贝叶斯博弈的智能微电网储能优化需求侧管理策略

本篇论文深入探讨了"最优需求侧管理在带存储的智能微电网中的应用"，发表在《电力与能源工程学报》(Journal of Power and Energy Engineering) 2018年第6期，卷38-58页。作者Hugor Ininahazwe、Christopher Maina Muriithi和Stanley Kamau分别来自肯尼亚的PAUSTI电气与电子工程系、Murang'a大学工程与技术学院以及JKUAT电气与电子工程系。 论文的核心内容是提出了一个基于贝叶斯博弈理论的自主和分布式的智能微电网需求侧管理策略。在这个框架下，每个用户被视作一个参与者的非合作三人博弈游戏，其中用户需与存储设备竞争，而一个"隐形"的对手则代表了微电网中其他用户的行为。关键假设是，每个参与者拥有关于自己行为和对手行为的统计信息，这使得他们能够根据这些信息做出决策，以最大化自己的期望效用。 模型构建的关键在于将可转移负荷（如电动汽车充电）的能耗视为不完全信息博弈，这意味着信息不对称是策略设计的一个重要因素。通过这种博弈理论，论文旨在优化电力分配，减少峰值负荷，提高整体能源效率，尤其是在处理存储设备的充放电策略时。 在MATLAB环境中进行的模拟验证了这一策略的有效性。通过模拟，研究者展示了如何通过智能的用户-存储设备互动来平衡需求侧需求，特别是在处理大量电动汽车充电需求时，这种策略能够有效地管理电力供需，确保微电网的稳定运行，同时也降低了用户的电费支出。 这篇论文为智能微电网的需求侧管理提供了一个创新的方法论，展示了如何结合博弈论和分布式算法来优化系统性能，这对于推动智能电网的发展，实现可持续的能源管理具有重要的实践意义。