凱里網(wǎng)站建設(shè)go007,智能平臺開發(fā)是干什么的,百度關(guān)鍵詞搜索量,如何快速做單頁面網(wǎng)站考慮條件風(fēng)險價值的多微網(wǎng)主從-合作博弈動態(tài)定價與優(yōu)化調(diào)度模型 摘要#xff1a;代碼主要做的是多微網(wǎng)的能量交互與動態(tài)定價問題。 代碼整體采用主從博弈框架#xff0c;上層是零售商的動態(tài)定價模型#xff0c;同時考慮了條件風(fēng)險價值#xff0c;對不確定性因素的潛在風(fēng)險收…考慮條件風(fēng)險價值的多微網(wǎng)主從-合作博弈動態(tài)定價與優(yōu)化調(diào)度模型 摘要代碼主要做的是多微網(wǎng)的能量交互與動態(tài)定價問題。 代碼整體采用主從博弈框架上層是零售商的動態(tài)定價模型同時考慮了條件風(fēng)險價值對不確定性因素的潛在風(fēng)險收益進(jìn)行衡量下層則是多個產(chǎn)消者的合作博弈模型通過納什談判法實現(xiàn)了多個產(chǎn)消者的合作剩余公平分配。 代碼非常精品注釋保姆級在如今的能源領(lǐng)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的高效運行與合理定價是個熱門研究點。今天咱就聊聊這個考慮條件風(fēng)險價值的多微網(wǎng)主從 - 合作博弈動態(tài)定價與優(yōu)化調(diào)度模型還會穿插一些精品代碼來幫助理解。先說說整體的思路這個模型代碼主要聚焦在多微網(wǎng)的能量交互與動態(tài)定價問題。采用的是主從博弈框架就像搭積木一樣搭建起了一個上層和下層相互配合的體系。上層零售商的動態(tài)定價模型先來看上層零售商的動態(tài)定價模型這部分還考慮了條件風(fēng)險價值CVaR。為啥要考慮這個呢因為在實際運行中有很多不確定性因素比如天氣對分布式能源發(fā)電的影響用戶用電需求的隨機(jī)變化等等。而 CVaR 就能對這些不確定性因素帶來的潛在風(fēng)險收益進(jìn)行衡量。下面咱看一段簡化的代碼示例這里以 Python 為例import numpy as np # 假設(shè)這里有一些不確定性因素的樣本數(shù)據(jù) uncertainty_samples np.random.randn(1000) # 定義風(fēng)險厭惡系數(shù) 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計算得到的條件風(fēng)險價值CVaR為: {cvar_result})在這段代碼里我們首先生成了一些模擬的不確定性因素樣本數(shù)據(jù)uncertaintysamples然后定義了風(fēng)險厭惡系數(shù)alpha這個系數(shù)決定了我們對風(fēng)險的承受程度。calculatecvar函數(shù)的作用就是計算 CVaR 值。它先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行排序然后根據(jù)風(fēng)險厭惡系數(shù)確定需要計算均值的樣本范圍最后返回 CVaR 值。通過這樣的計算零售商就能對潛在風(fēng)險有個量化的認(rèn)識從而更合理地制定動態(tài)價格。下層多個產(chǎn)消者的合作博弈模型再瞧瞧下層是多個產(chǎn)消者的合作博弈模型。這里通過納什談判法實現(xiàn)了多個產(chǎn)消者的合作剩余公平分配。簡單來說產(chǎn)消者們既生產(chǎn)能源又消耗能源他們之間通過合作博弈讓大家都能在這個過程中獲得相對公平的利益。同樣看段代碼示例# 假設(shè)有兩個產(chǎn)消者的收益矩陣 payoff_matrix np.array([[5, 3], [4, 6]]) def nash_bargaining(payoff_matrix): num_players payoff_matrix.shape[0] # 這里簡單假設(shè)初始威脅點為 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納什談判法得到的最優(yōu)分配為: {optimal_result})在這段代碼里我們先定義了一個簡單的兩個產(chǎn)消者的收益矩陣payoffmatrix。nashbargaining函數(shù)就是實現(xiàn)納什談判法的核心。這里簡單假設(shè)了初始威脅點為 0然后通過定義納什乘積函數(shù)nashproduct借助scipy.optimize庫中的線性規(guī)劃函數(shù)linprog來求解最優(yōu)分配方案。最終得到的optimalallocation就是每個產(chǎn)消者在合作博弈中能獲得的公平分配。通過這樣的主從 - 合作博弈框架從零售商的動態(tài)定價到產(chǎn)消者之間的合作剩余分配整個多微網(wǎng)系統(tǒng)的能量交互與動態(tài)定價問題得到了較為全面的處理讓多微網(wǎng)能更加穩(wěn)定、高效地運行。這模型里的代碼確實精品注釋也是保姆級大家如果深入研究相信能對多微網(wǎng)系統(tǒng)的運行機(jī)制有更透徹的理解。