参考文献

考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略——詹祥澎（电力系统自动化,2021）

主要内容

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本，甚至通过售电获取收益。本程序考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力，提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略。基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法，并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。同时，考虑充电站间的非合作博弈，建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型，并基于驻点法将其转化为一个广义Nash 均衡问题。然后，提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式，并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比。最后，基于一个 38 节点配电系统进行了仿真。
包括以下功能：
1、电动汽车样本生成
2、电动汽车历史可调度潜力分析
3、日前可调度潜力预测
4、实时可调度潜力计算
5、考虑充电站间非合作博弈的电力零售市场日前报价优化模型
6、考虑充电站间非合作博弈的电力零售市场实时报量优化模型
7、充电站合作日前报价优化模型
8、充电站合作实时报量优化模型
9、完全竞争市场(价格接受者)模式下充电站日前电能计划优化
10、完全竞争市场(价格接受者)模式下充电站实时电能计划滚动优化
11、集中调度模式日前电能计划优化
12、集中调度模式实时滚动优化
data_potential_history.mat文件可以通过运行potential_history.m文件得到
仿真过程中的随机变量均通过随机数种子固定，重复运行可完全复刻论文结果

部分程序

%step1:生成电动汽车数据
Sampling_EV
%step2:分析充电站的历史数据，评估可调度潜力
potential_history
%step3:由历史可调度潜力预测日前可调度潜力
potential_DA
%step4:计算日前无序充电负荷
disorder_charging
%step5:计算实时可调度潜力
potential_RT
%step6:由日前无序充电负荷参与日前电力市场投标
disorder_bidding
%step7:由联合报价模型确定节点边际电价，作为报价的参考（理论上应该由历史报价数据得到)，充电站联合报价模式
Bidding_price_reference
%step8:各充电站通过预测其他充电站的报价，独立报价，求解MPEC问题，调用函数bidding_DA_callback
bidding_DA
%step9:根据充电站的日前报价进行出清，其中考虑了线性规划的多解性，尽可能追踪日前计划
DA_clearing
%step10:个体竞标模式，实时，调用函数RT_single_Callback
RT_single
%step11:合作竞标模式，实时，调用函数RT_cooperation_Callback
RT_cooperation
%step12:集中调度模式，日前
DA_center
%step13:集中调度模式，实时，调用函数RT_center_Callback
RT_center
%step14:价格接受者，完全竞争市场，日前
DA_pricetaken
%step15:价格接受者，完全竞争市场，实时
RT_pricetaken

运行结果

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