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建设文库网站,郑州企业网站怎么优化,书画院网站建设模板,怎么做自己的博客网站考虑条件风险价值的多微网主从-合作博弈动态定价与优化调度模型 摘要#xff1a;代码主要做的是多微网的能量交互与动态定价问题。 代码整体采用主从博弈框架#xff0c;上层是零售商的动态定价模型#xff0c;同时考虑了条件风险价值#xff0c;对不确定性因素的潜在风险收…考虑条件风险价值的多微网主从-合作博弈动态定价与优化调度模型 摘要代码主要做的是多微网的能量交互与动态定价问题。 代码整体采用主从博弈框架上层是零售商的动态定价模型同时考虑了条件风险价值对不确定性因素的潜在风险收益进行衡量下层则是多个产消者的合作博弈模型通过纳什谈判法实现了多个产消者的合作剩余公平分配。 代码非常精品注释保姆级在如今的能源领域多微网系统的高效运行与合理定价是个热门研究点。今天咱就聊聊这个考虑条件风险价值的多微网主从 - 合作博弈动态定价与优化调度模型还会穿插一些精品代码来帮助理解。先说说整体的思路这个模型代码主要聚焦在多微网的能量交互与动态定价问题。采用的是主从博弈框架就像搭积木一样搭建起了一个上层和下层相互配合的体系。上层零售商的动态定价模型先来看上层零售商的动态定价模型这部分还考虑了条件风险价值CVaR。为啥要考虑这个呢因为在实际运行中有很多不确定性因素比如天气对分布式能源发电的影响用户用电需求的随机变化等等。而 CVaR 就能对这些不确定性因素带来的潜在风险收益进行衡量。下面咱看一段简化的代码示例这里以 Python 为例import numpy as np # 假设这里有一些不确定性因素的样本数据 uncertainty_samples np.random.randn(1000) # 定义风险厌恶系数 alpha 0.95 def calculate_cvar(samples, alpha): sorted_samples np.sort(samples) index int((1 - alpha) * len(sorted_samples)) cvar_value np.mean(sorted_samples[:index]) return cvar_value cvar_result calculate_cvar(uncertainty_samples, alpha) print(f计算得到的条件风险价值CVaR为: {cvar_result})在这段代码里我们首先生成了一些模拟的不确定性因素样本数据uncertaintysamples然后定义了风险厌恶系数alpha这个系数决定了我们对风险的承受程度。calculatecvar函数的作用就是计算 CVaR 值。它先对样本数据进行排序然后根据风险厌恶系数确定需要计算均值的样本范围最后返回 CVaR 值。通过这样的计算零售商就能对潜在风险有个量化的认识从而更合理地制定动态价格。下层多个产消者的合作博弈模型再瞧瞧下层是多个产消者的合作博弈模型。这里通过纳什谈判法实现了多个产消者的合作剩余公平分配。简单来说产消者们既生产能源又消耗能源他们之间通过合作博弈让大家都能在这个过程中获得相对公平的利益。同样看段代码示例# 假设有两个产消者的收益矩阵 payoff_matrix np.array([[5, 3], [4, 6]]) def nash_bargaining(payoff_matrix): num_players payoff_matrix.shape[0] # 这里简单假设初始威胁点为 0 threat_point np.zeros(num_players) nash_product lambda x: np.prod(x - threat_point) from scipy.optimize import linprog c -np.ones(num_players) A_eq np.ones((1, num_players)) b_eq [np.sum(payoff_matrix)] bounds [(0, None) for _ in range(num_players)] result linprog(c, A_eqA_eq, b_eqb_eq, boundsbounds) optimal_allocation result.x return optimal_allocation optimal_result nash_bargaining(payoff_matrix) print(f纳什谈判法得到的最优分配为: {optimal_result})在这段代码里我们先定义了一个简单的两个产消者的收益矩阵payoffmatrix。nashbargaining函数就是实现纳什谈判法的核心。这里简单假设了初始威胁点为 0然后通过定义纳什乘积函数nashproduct借助scipy.optimize库中的线性规划函数linprog来求解最优分配方案。最终得到的optimalallocation就是每个产消者在合作博弈中能获得的公平分配。通过这样的主从 - 合作博弈框架从零售商的动态定价到产消者之间的合作剩余分配整个多微网系统的能量交互与动态定价问题得到了较为全面的处理让多微网能更加稳定、高效地运行。这模型里的代码确实精品注释也是保姆级大家如果深入研究相信能对多微网系统的运行机制有更透彻的理解。