智能小区代理商定价策略:电动汽车充电管理

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资源摘要信息:"智能电网与电动汽车充电的定价策略研究" 随着电动汽车(EV)市场的迅速发展,其充电需求对电网产生了显著影响。为了确保电网的稳定运行并充分满足充电需求,智能电网技术应运而生。智能电网能够在保证电力供应可靠性和安全性的同时,提高电网运行效率,实现电网与用户的双向互动。智能电网的一个关键特征是能够与电动汽车充电站进行高效交互,优化电力资源的分配与使用。 在智能电网的框架下,电动汽车充电站作为代理商需要与车主之间建立有效的交易机制。由于充电站和电动汽车车主都有自身的利益诉求,因此二者之间的交易可以建模为一种主从博弈问题。在这个模型中,充电站作为领导者,需要决定如何定价和管理充电站的运营策略,以吸引车主使用充电服务;而车主作为跟随者,会根据充电站的定价和服务质量做出是否充电的决策。 定价策略在智能小区代理商的运营中扮演着关键角色。合理的定价不仅能保障代理商的利益,还能吸引更多的电动汽车车主使用充电服务。因此,研究如何制定双赢的定价策略,既能让代理商获得合理的利润,又能满足车主的充电需求,是当前研究的热点。 研究者们提出了一种基于主从博弈的定价及购电策略模型,该模型旨在平衡代理商和车主之间的利益,实现双方的利益最大化。通过这种模型,代理商能够科学合理地制定出能够吸引车主的充电价格,同时保证自身的收益。同时,这种博弈模型还能够为电动汽车参与需求侧响应提供理论支持,使得电动汽车不仅仅作为电网的负荷,还能作为电网调节的资源。 为了求解上述博弈模型,研究者采用了Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 最优性条件和线性规划对偶定理,将原本复杂的问题转化为了一个混合整数线性规划问题。通过数学建模和算法编程,可以在MATLAB等计算平台上求解此问题,得出全局最优的定价策略。 综上所述,本研究内容涉及到了多个领域的知识点,包括但不限于智能电网技术、电动汽车充电管理、定价策略、主从博弈理论以及MATLAB编程和优化算法。本研究不仅对智能小区的电动汽车充电管理有重要的理论指导意义,同时也为智能电网与电动汽车的深入研究提供了新的思路和方法。

请逐条解释分析下面这段程序:%三层博弈,电网-充电站-用户 %电网-充电站,合作博弈,Pareto均衡 %充电站-用户,主从博弈,KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1); %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; 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];%%%早出晚归型 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];%%%上班族 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];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 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 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end b_lb=binvar(24,3);%充电功率下限约束的松弛变量 b_ub=binvar(24,3);%充电功率上限约束的松弛变量 M=1000000; for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0,b_ub(t,1)==1,b_lb(t,1)==1]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,L_lb(t,1)<=M*b_lb(t,1),Pc1(t)>=0,Pc1(t)<=M*(1-b_lb(t,1)),Pc1(t)<=32*30,32*30-Pc1(t)<=M*b_ub(t,1

2023-06-11 上传