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%VPP向运营商的购电量 P_VPP_ssdpvar(1,24); %VPP向运营商的售电量 P_VPPsdpvar(1,24); %VPP与运营商的交易电量 P_MTsdpvar(1,24); %VPP中的MT的发电功率 P_ESsdpvar(1,24); %VPP中的储能充放电功率,正时为放电 P_ILsdpvar(1,24); %VPP中的可中断负荷 P_Wsdpvar(1,24); %VPP中的实际风电出力 S_ESsdpvar(1,24); %VPP中的储电设备的荷电状态 thetabinvar(1,24); %VPP与运营商的交易电量状态变量 %% 导入电负荷和风电出力 P_LD[2.2,1.8,3,6,5.8,5.2,5.6,3.8,2.5,2.7,3,2.6,2.2,2.1,4.2,5.8,6.2,6.3,6.5,6.6,6.3,6.2,6,5.7]; P_Wmax[2,1.5,1.6,1.8,1.3,0.6,2.8,3.3,3.9,4,3.3,2.9,2.7,2,0.2,3.2,5.1,3.1,1.8,2,1.3,1 2,3.8]; %% 导入约束条件 C[]; C[C, P_VPPP_VPP_b-P_VPP_s, %VPP与运营商的交易电量,正时为购买电量,负时为售卖电量 P_VPPP_MTP_ESP_ILP_WP_LD, %VPP的内部电功率平衡约束 0P_VPP_stheta*10, %设定VPP与运营商的最大售卖电量为10MW 0P_VPP_b(1-theta)*10, %设定VPP与运营商的最大购买电量为10MW 0P_MT6, %MT的输出功率上下限限制 -3.5P_MT(2:24)-P_MT(1:23)3.5, %MT的爬坡约束 -0.6P_ES0.6, %储能的充放电上下限功率约束 S_ES(1)0.4-P_ES(1)/1, %储能设备的0-1时段的SoC约束,取初始SoC为0.4 S_ES(2:24)S_ES(1:23)-P_ES(2:24)/1, %储能设备的1-24时段的SoC约束 0.2S_ES0.9, %SoC状态上下限约束 S_ES(24)0.4, %储能的末态SoC和初态值相等 0P_IL0.1*P_LD, %可中断负荷的上下限约束 0P_WP_Wmax, %风电机组出力上下限约束 ]; %% 设定目标函数 C_MT0.08*P_MT.^20.9*P_MT1.2; %微型燃气轮机的发电成本 C_ES0.05*P_ES.^2; %储能成本 C_IL1.4*P_IL; %可中断负荷成本 C_VPPsum(lambda_DAb.*P_VPP_b-lambda_DAs.*P_VPP_s)sum(C_MTC_ESC_IL); %VPP的总运行成本 %% 求解器配置与求解 opssdpsettings(solver,cplex,verbose,0,usex0,0); ops.cplex.mip.tolerances.mipgap1e-6; resultsolvesdp(C,C_VPP,ops); %% 数据输出 P_VPP_bdouble(P_VPP_b); P_VPP_sdouble(P_VPP_s); Out [P_VPP;P_MT;P_ES;P_IL;P_W;-P_LD]; endfunction [P_VPP_s,P_VPP_b,Out]Fun_VPP1(lambda_DAb,lambda_DAs)%计算下层VPP交易子流程%% 决策变量初始化P_VPP_bsdpvar(1,24); %VPP向运营商的购电量P_VPP_ssdpvar(1,24); %VPP向运营商的售电量P_VPPsdpvar(1,24); %VPP与运营商的交易电量P_MTsdpvar(1,24); %VPP中的MT的发电功率P_ESsdpvar(1,24); %VPP中的储能充放电功率,正时为放电P_ILsdpvar(1,24); %VPP中的可中断负荷P_Wsdpvar(1,24); %VPP中的实际风电出力S_ESsdpvar(1,24); %VPP中的储电设备的荷电状态thetabinvar(1,24); %VPP与运营商的交易电量状态变量%% 导入电负荷和风电出力P_LD[2.2,1.8,3,6,5.8,5.2,5.6,3.8,2.5,2.7,3,2.6,2.2,2.1,4.2,5.8,6.2,6.3,6.5,6.6,6.3,6.2,6,5.7];P_Wmax[2,1.5,1.6,1.8,1.3,0.6,2.8,3.3,3.9,4,3.3,2.9,2.7,2,0.2,3.2,5.1,3.1,1.8,2,1.3,1 2,3.8];%% 导入约束条件C[];C[C,P_VPPP_VPP_b-P_VPP_s, %VPP与运营商的交易电量,正时为购买电量,负时为售卖电量P_VPPP_MTP_ESP_ILP_WP_LD, %VPP的内部电功率平衡约束0P_VPP_stheta*10, %设定VPP与运营商的最大售卖电量为10MW0P_VPP_b(1-theta)*10, %设定VPP与运营商的最大购买电量为10MW0P_MT6, %MT的输出功率上下限限制-3.5P_MT(2:24)-P_MT(1:23)3.5, %MT的爬坡约束-0.6P_ES0.6, %储能的充放电上下限功率约束S_ES(1)0.4-P_ES(1)/1, %储能设备的0-1时段的SoC约束,取初始SoC为0.4S_ES(2:24)S_ES(1:23)-P_ES(2:24)/1, %储能设备的1-24时段的SoC约束0.2S_ES0.9, %SoC状态上下限约束S_ES(24)0.4, %储能的末态SoC和初态值相等0P_IL0.1*P_LD, %可中断负荷的上下限约束0P_WP_Wmax, %风电机组出力上下限约束];%% 设定目标函数C_MT0.08*P_MT.^20.9*P_MT1.2; %微型燃气轮机的发电成本C_ES0.05*P_ES.^2; %储能成本C_IL1.4*P_IL; %可中断负荷成本C_VPPsum(lambda_DAb.*P_VPP_b-lambda_DAs.*P_VPP_s)sum(C_MTC_ESC_IL); %VPP的总运行成本%% 求解器配置与求解opssdpsettings(solver,cplex,verbose,0,usex0,0);ops.cplex.mip.tolerances.mipgap1e-6;resultsolvesdp(C,C_VPP,ops);%% 数据输出P_VPP_bdouble(P_VPP_b);P_VPP_sdouble(P_VPP_s);Out [P_VPP;P_MT;P_ES;P_IL;P_W;-P_LD];end3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。[1]董雷,涂淑琴,李烨等.基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理[J].电网技术,2020,44(03):973-983.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2244.4 Matlab代码、数据、文章