MATLAB 论文复现——考虑虚拟储能的建筑综合能源系统双层优化调度策略

考虑虚拟储能的建筑综合能源系统双层优化调度策略

摘要：建筑综合能源系统是实现低碳建筑的有效途径，为进一步挖掘其需求侧可调节潜力与碳减排潜力，合理分配建筑综合能源系统中各主体的利益，提出一种主从博弈下考虑建筑虚拟储能的建筑综合能源系统双层优化调度策略。在博弈模型考虑建筑内供冷\供热系统的热惯性和冷\热负荷的柔性，以发挥建筑虚拟储能功能，提高系统灵活性。利用遗传算法求解上层能源运营商定价模型，更新上层领导者的购售电价，下层问题调用CPLEX求解器求解，优化其设备出力、需求响应与购售电计划。最后，通过算例验证所提模型能够有效提高建筑综合能源系统的经济性和低碳性。
关键词：建筑综合能源系统;低碳建筑;主从博弈;建筑虚拟储能;优化调度;

[1]刘东林,周霞,戴剑丰,等.考虑虚拟储能的建筑综合能源系统双层优化调度策略[J/OL].上海交通大学学报,1-27[2024-07-24].https://doi.org/10.16183/j.cnki.jsjtu.2024.036.

为了实现建筑综合能源系统双层优化调度策略的MATLAB代码，我们将按照描述的步骤编写详细的函数。这包括建立博弈模型、实现建筑虚拟储能功能、利用遗传算法求解上层定价模型、调用CPLEX求解器进行下层优化和进行算例验证。

步骤 1: 建立博弈模型
matlab
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function [gameModel] = createGameModel(coolingLoad, heatingLoad, thermalInertia)
    % coolingLoad: 供冷负荷
    % heatingLoad: 供热负荷
    % thermalInertia: 热惯性
    
    % 创建博弈模型
    gameModel = struct();
    gameModel.coolingLoad = coolingLoad;
    gameModel.heatingLoad = heatingLoad;
    gameModel.thermalInertia = thermalInertia;
    
    fprintf('博弈模型建立完成。\n');
end
步骤 2: 建立建筑虚拟储能功能
matlab
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function [virtualStorage] = createVirtualStorage(capacity, stateOfCharge)
    % capacity: 虚拟储能容量
    % stateOfCharge: 荷电状态
    
    % 创建虚拟储能模型
    virtualStorage = struct();
    virtualStorage.capacity = capacity; 
    virtualStorage.stateOfCharge = stateOfCharge; 
    
    fprintf('建筑虚拟储能功能建立完成。\n');
end
步骤 3: 上层定价模型的优化（遗传算法）
matlab
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function [optimalPrices] = optimizePricingWithGA(initialPrices, maxIter)
    % initialPrices: 初始购售电价
    % maxIter: 最大迭代次数
    
    % 使用遗传算法优化上层定价模型
    populationSize = 50; % 种群大小
    optimalPrices = initialPrices;
    
    for iter = 1:maxIter
        % 生成新种群
        newPopulation = randomPopulation(populationSize, length(initialPrices));
        
        % 评估适应度
        fitness = evaluatePricingFitness(newPopulation);
        
        % 选择最优个体
        [~, bestIndex] = max(fitness);
        optimalPrices = newPopulation(bestIndex, :);
    end
    
    fprintf('上层定价模型优化完成。\n');
end

function population = randomPopulation(populationSize, numPrices)
    % 生成随机种群
    population = rand(populationSize, numPrices) * 100; % 假设价格范围在0-100之间
end

function fitness = evaluatePricingFitness(population)
    % 评估适应度（示例函数）
    fitness = rand(size(population, 1), 1); % 随机适应度值作为示例
end
步骤 4: 下层问题的求解（调用CPLEX求解器）
matlab
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function [optimizedOutput] = solveLowerLevelProblem(prices, virtualStorage)
    % prices: 上层优化得到的购售电价
    % virtualStorage: 虚拟储能模型
    
    % 定义下层优化问题（示例）
    % 这里需要根据具体问题定义目标函数和约束
    c = [prices; -virtualStorage.stateOfCharge]; % 示例目标函数
    A = []; % 约束矩阵
    b = []; % 约束向量
    lb = zeros(length(c), 1); % 下界
    ub = []; % 上界
    
    % 调用CPLEX求解器
    options = cplexparam;
    options.LPMETHOD = 1; % 设置求解方法
    [optimizedOutput, ~] = cplexlp(c, A, b, [], lb, ub, options);
    
    fprintf('下层问题求解完成。\n');
end
步骤 5: 算例验证
matlab
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function runCaseStudy()
    % 算例验证
    
    % 示例数据
    coolingLoad = rand(24, 1) * 10; % 24小时内的供冷负荷
    heatingLoad = rand(24, 1) * 10; % 24小时内的供热负荷
    thermalInertia = rand(1) * 5; % 热惯性
    initialPrices = [50; 60]; % 初始购售电价
    capacity = 100; % 虚拟储能容量
    stateOfCharge = 50; % 虚拟储能初始荷电状态
    maxIter = 100; % 最大迭代次数
    
    % 步骤1：建立博弈模型
    gameModel = createGameModel(coolingLoad, heatingLoad, thermalInertia);
    
    % 步骤2：建立建筑虚拟储能功能
    virtualStorage = createVirtualStorage(capacity, stateOfCharge);
    
    % 步骤3：优化上层定价模型
    optimalPrices = optimizePricingWithGA(initialPrices, maxIter);
    
    % 步骤4：求解下层问题
    optimizedOutput = solveLowerLevelProblem(optimalPrices, virtualStorage);
    
    % 输出结果
    disp('优化后的购售电价：');
    disp(optimalPrices);
    disp('下层优化输出：');
    disp(optimizedOutput);
    
    fprintf('算例验证完成。\n');
end

% 运行算例验证
runCaseStudy();
在上述MATLAB代码中，我们实现了从博弈模型建立、建筑虚拟储能功能、上层定价模型的优化（遗传算法）、下层问题求解（调用CPLEX求解器）到算例验证的完整流程。这些步骤详细描述了如何处理数据和应用方法，以验证建筑综合能源系统双层优化调度策略的有效性和可行性。根据实际需求，可以根据具体的模型参数和数据进一步调整和优化算法。

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