主要内容
程序建立了多主体综合能源模型，采用双层模型进行求解，上层用自适应粒子群算法求解出各能源售价和需求响应补偿价格；下层采用混合整数规划算法求解出三个园区、配电网、储能电站、集中型风电场间的最优调度策略，下层程序采用matlab+cplex求解(也可替换为gurobi)，程序注释清楚，方便学习！注意：程序不是完全复现，部分参考文献内容（基本模型部分、目标函数和约束条件），未按照主从博弈机制进行循环求解。
部分代码
%参数Ns=2;%场景数为2ps=[0.3 0.7];%每种场景概率Nerss=1;%储能电站个数Nbt=1;%电化学储能电站个数PIbt=2.3;%电化学储能单位时间折旧成本NG=6;%常规机组数量NDG=1;%DG数量kc=2.5;%弃风惩罚socmin=0.1;socmax=0.9;Pech=-50;%充电功率限制Pedis=50;%放电功率限制Se=200;%储能容量限制Se0=100;Pwmin=-50;%蓄水电站最小功率Pwmax=50;%蓄水电站最大功率Vs0=100;Vpmin=0;%蓄水容量最小值Vpmax=200;%蓄水容量最大值Ca=100;Cb=125;Cc=150;Cd=150;%IDR补偿成本系数mp=[1 150 50 0.0375 20 372.5 72 2;%常规机组参数2 60 20 0.175 17.5 352.3 48 2;3 60 15 0.625 10 316.5 30 2;4 50 10 0.0834 32.5 329.2 30 2;5 40 10 0.25 30 276.4 18 2;6 45 12 0.25 30 232.2 24 2];%pload=[390 382 354 340 328 409 460 460 472 511 465 458 442 456 457 471 475 503 512 469 445 438 410 362];%负荷idg=[1 2 5 8 11 13];iw=2;ie=2;is=8;%变量%场景1变量thetaone=sdpvar(30,T,'full');Pgone=sdpvar(NG,T,'full');Pwone=sdpvar(1,T,'full');upwone=binvar(1,T,'full');Perssone=sdpvar(1,T,'full');uerssone=binvar(1,T,'full');Pdgone=sdpvar(1,T,'full');Pidrbone=sdpvar(30,T,'full');Pidrcone=sdpvar(30,T,'full');plossone=sdpvar(30,T,'full');%场景2变量thetatwo=sdpvar(30,T,'full');Pgtwo=sdpvar(NG,T,'full');Pwtwo=sdpvar(1,T,'full');upwtwo=binvar(1,T,'full');
结果一览
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