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matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi）

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matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi）
参考文献：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

智能电网的负荷包括传统负荷和主动负荷，我国配电网侧的主动负荷主要由电动汽车构成，功率需求随电价变化是其重要特点之一。随着电动汽车的普及，代理商将在小区电动汽车充电管理中扮演重要角色。如何制定代理商的定价与购电策略，实现代理商与电动汽车车主双赢，成为重要的研究课题。基于以上原因，提出了一种未来智能小区代理商的定价及购电策略，将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈。该模型亦可为研究电动汽车参与的需求侧响应提供重要的借鉴。另外，还进一步通过 Karush-KuhnTucker 最优性条件和线性规划对偶定理将此博弈模型转化为混合整数线性规划问题进行求解，最终获得全局最优的定价策略。

1 代理商定价的主从博弈模型

2 博弈上层代理商的优化问题如下

3 博弈下层决策者电动汽车 i 的优化问题如下

4 求解方法

5 matlab程序（yalmip+cplex）

// 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 魏韡[J]. 电网技术
%程序复现自 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 魏韡[J]. 电网技术
%双层博弈，KKT条件clear
clc
close all
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];%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
%% 设置变量
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
...........略

7 计算结果

程序结果：

论文结果：

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