基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法
专利汇可以提供基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于电 力 系统调度及电力市场领域，更具体地，涉及一种基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法。该方法是将调度机构与负荷聚合商作为优化问题中的主体，建立其交互机制；将负荷聚合商投标竞争负荷削减量问题建立成非合作博弈模型；采用协同免疫量子 粒子群优化 算法 对该问题进行策略求解，所得优化策略用以指导负荷聚合商在实际上报策略过程中选取最佳方案，实现负荷曲线的优化。本发明可通过负荷聚合商之间的非合作博弈有效优化负荷曲线，有利于在保障负荷聚合商利益的同时，体现调度机构对负荷聚合商削减行为的引导作用，又降低了高峰时段负荷，缓解了发电侧压力，进而提高 电网 运行效率。，下面是基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法专利的具体信息内容。
1.基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、从调度机构获取某段时间初始负荷曲线，确定负荷高峰时段及其个数NH，确定市场电价计算公式及参数；
S2、负荷聚合商根据步骤S1得到的信息，再决策上报各时段负荷削减量；
S3、负荷聚合商计算在某段时间内可以获得的利润；
S4、建立负荷聚合商非合作博弈模型；
S5、采用协同量子免疫粒子群优化算法对步骤S4的非合作博弈模型进行策略求解，寻找纳什均衡点，得到负荷聚合商在高峰时段上报的负荷削减量。
2.如权利要求1所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S1中市场电价公式为：
ph＝ah(Lh-Lsh)+bh (1)，
式(1)中，ph为时段h∈{1,2,...,NH}的市场电价；Lh为时段h的初始负荷；Lsh为所有负荷聚合商在时段h投标的总负荷削减量；ah,bh为时段h的电价函数参数。
3.如权利要求1所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S2中计算负荷消减量，时段h投标的总负荷削减量为：
式(2)中，NLA为负荷聚合商个数；Lsh,n为第n个负荷聚合商在时段h上报的负荷削减量。
4.如权利要求3所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤2中负荷聚合商投标策略中相关约束为：
其中，Lsh,n为第n个负荷聚合商在时段h上报的负荷削减量， 为第n个负荷聚合商在时段h的0最大负荷削减量，Lsh为NLA个负荷聚合商在时段h上报的总负荷削减量， 为时段h调度机构允许削减的最大负荷量。
5.如权利要求1所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S3利润计算公式为：
式(3)中，un为第n个负荷聚合商获得的利润；ch,n为第n个负荷聚合商的调度成本，ph为市场电价，；Lsh,n为第n个负荷聚合商在时段h上报的负荷削减量。
6.如权利要求1所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S4建立负荷聚合商非合作博弈模型的步骤如下，
步骤S4.1、确定非合作博弈模型的参与者：所有负荷聚合商；
步骤S4.2、确定非合作博弈模型的策略：各负荷聚合商在高峰时段上报的负荷削减量；
步骤S4.3、确定非合作博弈模型的各负荷聚合商的收益函数：
Rn(Ls,n,Ls,n′)＝un (4)，
式(4)中， 为第n个负荷聚合商在各负荷峰时段的削减负荷策
略； 为其他NLA-1个负荷聚合商的策略；
步骤S4.4、确定非合作博弈模型博弈机制：所有博弈参与者根据自身收益函数，不断改变自身策略，直到利润最大，该状态称为纳什均衡状态，即：
式(5)中， 称为纳什均衡点。
7.如权利要求5所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S5纳什均衡点的求解包括以下步骤，
步骤S5.1、设置每个参与者的策略空间Φn和总策略空间
步骤S5.2、设置适应度函数，
式(6)中： 表示其他人不改变策略，只用策略 替换原策略Ls,n∈Φn
后第n个聚合商的利润；
步骤S5.3、定义并初始化协同量子免疫粒子群优化算法中的粒子维度NLA×NH、迭代次数t＝1 、最大迭代次数Tmax 、种群规模M、第t次迭代每个粒子记录为步骤S5.4、在策略空间范围Φ内随机初始化M个粒子；
步骤S5.5、根据公式(6)计算并记录每个粒子的适应度；根据适应度值，更新记录第t次迭代下个体最好位置 群体最好位置gbestt，平均最
t
好位置mbest，平均最好位置计算公式为：
步骤S5.6、在策略空间范围Φ内随机生成Q个新粒子，并计算它们的适应度；
步骤S5.7、按如下公式计算M+Q个粒子的浓度：
式(8)中，i∈{1,2,...,M+Q}， 为第t次迭代时第i个粒子的浓度； 分别为第t次迭代时第i个和第j个粒子的适应度值；
步骤S5.8、按如下公式计算选择每个粒子被选中作为更新粒子的概率：
t
步骤S5.9、选择概率较大的M个粒子用于更新种群，并用gbest替换更新后种群中适应度最差的那个粒子；
步骤S5.10、计算第t次迭代时每个粒子的吸引子
式(10)中，α1为随机数；
步骤S5.11、按如下公式更新种群：
式(11)中，α2,α3为随机数；β为收缩-扩张系数，一般采用线性减少的方式：
步骤S5.12、若t
9.如权利要求1所述的基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法，其特征在于，所述步骤S1中负荷曲线为总负荷曲线，包括刚性负荷和/或柔性负荷。
基于负荷聚合商非合作博弈的负荷曲线优化方法
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