简介
本程序代码参考EI期刊论文《考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略》，程序中基于历史数据评估可调度潜力，由联合报价模型确定节点边际电价，作为报价的参考，包含个体竞价模式，纳什博弈竞价，算例丰富，注释清晰，干货满满！下面对程序代码和文章进行简要介绍！
运行平台：MATLAB+Cplex+Yalmip；或者：MATLAB+Gurobi+Yalmip；
有很多GZ号介绍了该程序代码，差别从运行平台开始，懂得都懂！
使用两种求解器对模型进行求解，均可以得到良好效果！
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。文中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。首先，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。仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备，从而降低了模型的维度。基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力，实现电动汽车与电网的有序互动。
文中结果
程序结果
算例共分为7节，限于篇幅，介绍前3节内容。
第一节算例结果：
第二节算例结果：
第三节算例结果：
介绍到这里，您看出和其他相关介绍的区别了吗？
部分代码
%% 第七节，日前可调度潜力预测算法对比%算法2：群体Energy=[32*0.9*m1-sum(S0_CS1);32*0.9*m2-sum(S0_CS2);32*0.9*m3-sum(S0_CS3);32*0.9*m4-sum(S0_CS4)];Pch=sdpvar(4,24);%充电站充电功率Pdis=sdpvar(4,24);%充电站放电功率Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666];PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷Pf=sdpvar(7,24);%馈线功率Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:)-Pdis(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:)-Pdis(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:)-Pdis(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:)-Pdis(4,:);%馈线功率组成Pf_limit=1000*[40,40,40,40,40,40,40]';%馈线功率限制Pg=sdpvar(10,24);%发电商分段电量Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,100]';%报价区间Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价Lagrant_G_left=sdpvar(10,24);%发电商电量下界Lagrant_G_right=sdpvar(10,24);%发电商电量上界b_Lagrant_G_left=binvar(10,24);%发电商电量下界布尔变量b_Lagrant_G_right=binvar(10,24);%发电商电量上界布尔变量Lagrant_L_left=sdpvar(7,24);%线路功率下界Lagrant_L_right=sdpvar(7,24);%线路功率上界b_Lagrant_L_left=binvar(7,24);%线路功率上界布尔变量b_Lagrant_L_right=binvar(7,24);%线路功率下界布尔变量Lagrant_G=sdpvar(1,24);%平衡节点电价DLMP=sdpvar(7,24);%求解问题 实时调度DA_Ps=Pch-Pdis;%日前调度数据DA_Ps=DA_Ps*Link;%时段换算DA_Pf=Pf*Link;%日前总功率%充电站投标问题Pch=sdpvar(4,96);%充电站充电功率Pdis=sdpvar(4,96);%充电站放电功率S=sdpvar(4,96);%充电站广义储能SOCCcs=[0<=Pch<=Pchmax,0<=Pdis<=Pdismax,Smin<=S<=Smax,S(:,1)==0.95*0.25*Pch(:,1)-0.25*Pdis(:,1)/0.95+dS(:,1),S(:,2:96)==S(:,1:95)+0.25*0.95*Pch(:,2:96)-0.25*Pdis(:,2:96)/0.95+dS(:,2:96)];%约束条件% %市场出清问题Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666];Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:)-Pdis(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:)-Pdis(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:)-Pdis(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:)-Pdis(4,:);%馈线功率组成Pf_limit=1000*[40,40,40,40,40,40,40]';%馈线功率限制Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,100]';%报价区间Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价Lagrant_G_left=sdpvar(10,96);%发电商电量下界Lagrant_G_right=sdpvar(10,96);%发电商电量上界b_Lagrant_G_left=binvar(10,96);%发电商电量下界布尔变量b_Lagrant_G_right=binvar(10,96);%发电商电量上界布尔变量Lagrant_L_left=sdpvar(7,96);%线路功率下界Lagrant_L_right=sdpvar(7,96);%线路功率上界b_Lagrant_L_left=binvar(7,96);%线路功率上界布尔变量b_Lagrant_L_right=binvar(7,96);%线路功率下界布尔变量Lagrant_G=sdpvar(1,96);%平衡节点电价%求解问题C=[Ccs,Ckkt];%约束条件figure(1)%实时日前结果对比Cost=sum(sum((Pf-PL).*DLMP));%总用电费用Cost_b=sum(sum(((Pf-PL)>0).*(Pf-PL).*DLMP))%总购电费用Cost_s=-sum(sum(((Pf-PL)<0).*(Pf-PL).*DLMP))%总售电收入Cost_r=0.1*0.25*sum(sum(abs(Pch-Pdis-DA_Ps)))%平衡费用MAPE=100*sum(abs((sum(DA_Pf)-sum(Pf))./sum(DA_Pf))/96);%平均百分误差
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