DETERMINING THE DISCRIMINATING DOMAIN FOR HYBRID LINEAR DIFFERENTIAL GAME WITH TWO PLAYERS AND TWO TARGETS

This paper studies a bounded discriminating domain for hybrid linear differential game with two players and two targets using viability theory. First of all, we prove that the convex hull of a closed set is also a discriminating domain if the set is a discriminating domain. Secondly, in order to determine that a bounded polyhedron is a discriminating domain, we give a result that it only needs to verify that the extreme points of the polyhedron meet the viability conditions. The difference between our result and the existing ones is that our result just needs to verify the finite points （extreme points） and the existing ones need to verify all points in the bounded polyhedron.

Dual Power Allocation Optimization Based on Stackelberg Game in Heterogeneous Network with Hybrid Energy Supplies

In heterogeneous network with hybrid energy supplies including green energy and on-grid energy, it is imperative to increase the utilization of green energy as well as to improve the utilities of users and networks. As the difference of hybrid energy source in stability and economy, thus, this paper focuses on the network with hybrid energy source, and design the utility of each user in the hybrid energy source system from the perspective of stability, economy and environment pollution. A dual power allocation algorithm based on Stackelberg game to maximize the utilities of users and networks is proposed. In addition, an iteration method is proposed which enables all players to reach the Stackelberg equilibrium(SE). Simulation results validate that players can reach the SE and the utilities of users and networks can be maximization, and the green energy can be efficiently used.

Behavioral Decision-Making of Key Stakeholders in Public-Private Partnerships:A Hybrid Method and Benefit Distribution Study

Public-private partnerships(PPPs)have been used by governments around the world to procure and construct infrastructural amenities.It relies on private sector expertise and funding to achieve this lofty objective.However,given the uncertainties of project management,transparency,accountability,and expropriation,this phenomenon has gained tremendous attention in recent years due to the important role it plays in curbing infrastructural deficits globally.Interestingly,the reasonable benefit distribution scheme in a PPP project is related to the behavior decisionmaking of the government and social capital,aswell as the performance of the project.In this paper,the government and social capital which are the key stakeholders of PPP projects were selected as the research objects.Based on the fuzzy expected value model and game theory,a hybrid method was adopted in this research taking into account the different risk preferences of both public entities and private parties under the fuzzy demand environment.To alleviate the problem of insufficient utilization of social capital in a PPP project,this paper seeks to grasp the relationship that exists between the benefit distribution of stakeholders,their behavioral decision-making,and project performance,given that they impact the performance of both public entities and private parties,as well as assist in maximizing the overall utility of the project.Furthermore,four game models were constructed in this study,while the expected value and opportunity-constrained programming model for optimal decision-making were derived using alternate perspectives of both centralized decision-making and decentralized decision-making.Afterward,the optimal behavioral decision-making of public entities and private parties in four scenarios was discussed and thereafter compared,which led to an ensuing discussion on the benefit distribution system under centralized decision-making.Lastly,based on an example case,the influence of different confidence levels,price,and fuzzy uncertainties of PPP projects on the equilibrium strategy results of both parties were discussed,giving credence to the effectiveness of the hybrid method.The results indicate that adjusting different confidence levels yields different equilibriumpoints,and therefore signposts that social capital has a fair perception of opportunities,as well as identifies reciprocal preferences.Nevertheless,we find that an increase in the cost coefficient of the government and social capital does not inhibit the effort of both parties.Our results also indicate that a reasonable benefit distribution of PPP projects can assist them in realizing optimum Pareto improvements over time.The results provide us with very useful strategies and recommendations to improve the overall performance of PPP projects in China.

基于混合博弈的综合能源多园区运行策略研究

为了解决多园区综合能源系统联合调度运行后出现的复杂利益关系和隐私保护问题,提出一种基于博弈论的多园区分布式协调优化策略。由综合能源供应商作为上层领导者制定能源价格,引导下层园区运营商优化园区运行,构成主从博弈关系;下层园区以非合作博弈方式各自追求园区运行成本最小,并应用Kriging元模型结合粒子群算法,实现双层博弈模型的求解。通过算例对比分析,证明了所提多园区分布式协调优化策略可降低各园区的运行成本,并且综合能源供应商制定的能源定价策略也为自身带来了收益。

基于混合博弈的多微网-共享储能双层能量交易策略

为解决用户侧分布式储能运营方式单一、成本较高、利用率较低等问题,提出了兼具电能自营及储能共享模式的多微网-共享储能联合运行方式,从电力市场的角度出发,针对所提方式下的能量交易问题,考虑各微网间的利益冲突和信息不对称,提出了一种基于混合博弈的双层能量交易策略。首先,构建以上层共享储能运营商收益最大化、下层综合能源微网聚合体自身效益最大化为目标的主从博弈-双层能量交易模型;其次,引入综合能源微网聚合体中各成员间的合作博弈,使得综合能源微网聚合体中各成员间进行点对点交易,建立了共享储能运营商与综合能源微网聚合体混合博弈优化模型,并基于纳什谈判理论,将综合能源微网间合作博弈转化为聚合体效益最大化与合作收益分配2个子问题,使得合作收益能够在各成员中得到合理分配。然后,采用二分法与交互式乘子法相结合的方法对所构造的多目标优化问题进行求解。算例仿真结果表明,所提交易策略有效提升了综合能源微网聚合体的整体效益,并降低了对共享储能运营商的依赖,验证了所提策略的可行性与有效性。

考虑产消者响应与不确定性的微能网双层混合博弈优化

随着分布式能源的发展,传统用户具备发电能力而成为产消者(production and consumption users,PCU)的趋势愈演愈烈,该文主要研究了同一微能网下大量产消者的协同运行问题。电价不确定性和产消者响应给微能网协同不同利益主体的PCU之间的调度带来困难。在此背景下提出考虑产消者响应与电价不确定性的微能网与产消者混合博弈优化策略。首先,构建产消者响应模型和电价不确定性模型,引入效用函数来描述PCU的满意程度,采用鲁棒优化和机会约束方法描述电价的不确定性与新能源出力的不确定性。其次,构建混合博弈模型,即上层微能网运营商(integrated energy operator,IEO)与下层PCU之间的主从博弈模型和下层PCU联盟之间的合作博弈模型。上层IEO作为主从博弈的领导者以运行成本最小化为目标,通过为产消者制定电价、热价引导产消者的用能需求;下层产消者作为跟随者,以效益最大为目标通过合作方式对IEO的决策进行产消者响应。PCU之间的合作博弈以纳什议价的方式进行,将PCU模型等效为联盟收益最大化和合作分配两个子问题。基于KKT条件利用Big-M法和Mc Cormick包络法将双层问题转换为单层混合整数线性规划问题求解主从博弈,结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解下层合作博弈。结果表明,该文所提策略有效协调了微能网与PCU的调度并保证了PCU合作联盟的公平性。

农村背景下基于需求响应的虚拟电厂博弈策略

针对整县光伏接入对农村配电网的影响问题,本文聚合光伏发电、分布式电储能装置组及电动自行车聚合商,引入考虑光伏逆变器影响的交直流混联网络共同组成虚拟电厂,提出一种基于主从博弈理论的含新能源虚拟电厂的双层优化模型。构建电动自行车聚合商的演化博弈模型,在此基础上建立以虚拟电厂为领导者、电动自行车聚合商为跟随者的主从博弈模型。最后,建立农忙与农闲两个场景并分别考虑晴天和阴天两种情况进行仿真,仿真结果验证了该模型可提高经济效益并改善电网运行指标。

基于混合博弈的多区域电-储共享运营模式与经济效益分析

随着用户侧新能源设备与储能装置的广泛接入,如何有效地促进新能源本地消纳与降低储能运行成本变得至关重要。针对多区域间电能与储能资源的共享问题,提出了一种基于主从-演化混合博弈的多区域电能-储能共享运营模式。首先,建立主从博弈模型和演化博弈模型进行优化决策。运营商作为领导者根据各区域供需平衡情况,制定区域内部电价;用户作为跟随者,根据区域电价与跨区交易传输费用信息,基于演化博弈模型调整自身用电量与区域选择概率。其次,考虑到各主体利益诉求不同,建立了运营商和用户的收入与成本模型,并以最大化双方收益、最小化与电网交互电量为目标函数,得到运营商的定价策略、共享储能配置与充放电策略,以及各主体的最终收益。最后,通过算例分析验证了所提运营模式的有效性。

基于Stackelberg博弈的燃料电池混合动力汽车跟车能量管理

跟车场景下燃料电池混合动力汽车(FCHEV)的速度与能量管理协同优化是实现车辆节能的重要有效手段,针对现有策略中双能量源退化与能耗耦合关系不明,且难以兼顾全局优化与实时性能的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的FCHEV跟车能量管理策略。首先,建立了燃料电池/锂电池的能耗与性能退化模型,并纳入到统一量纲的整车综合使用成本函数中;其次,提出了基于分层解耦的跟车能量管理策略,实现跟车速度与功率分配的解耦控制;最后,综合考虑跟车安全性、舒适性、燃料经济性和能源耐久性,建立跟车控制层与能量管理层对应的双层规划模型,并基于Stackelberg博弈思想设计了双层差分遗传算法对策略核心参数进行离线优化。仿真和实验结果表明:相较于模型预测控制方法,该方法可降低平均车间距误差37.7%、平均冲击度2.4%、等效氢气消耗9.3%和能源退化成本13.9%,实现了优化性能与实时性的兼顾。

基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法

在交直流混联配电网建设过程中,主要采用传统的粒子群算法求解配电网扩展规划方案,容易陷入局部最优,使得最终生成方案的规划成本较高。因此,提出基于混合粒子群优化的交直流混联配电网扩展规划算法。针对配电公司和分布式电源运营商两个配电网运营主体,设计配电公司为主、运营商为辅的博弈关系图,并构建以系统经济性最优、DG利用率最大为目标的双层配电网扩展规划模型。考虑交直流混联配电网运营要求,设置设备投资约束、网络连通性约束和元件运行特性约束条件。结合粒子群算法和模拟退火算法组成混合粒子群优化算法,应用对双层规划模型进行迭代求解,输出最优交直流混联配电网扩展规划方案。实验结果表明:所提算法应用后得出的配电网扩展方案年规划成本仅为135.07万元,满足了配电网扩展经济性要求。

面向博弈对抗的多智能体强化学习建模与迁移技术

多智能体博弈对抗问题涉及智能体之间的协作配合,传统基于博弈论等方法的解决方案并不适用于复杂场景的博弈对抗问题。基于强化学习的多智能体协同训练机制是近年来的研究热点。针对中国电子科技集团发布的多智能体博弈对抗问题,设计基于值分解的多智能体深度强化学习方法,为每个智能体独立构建网络模型,通过引入混合网络连接各个智能体,训练时以混合网络指导各智能体网络更新,执行时各智能体网络独立运行,实现集中式学习、分散式执行的训练模式。针对同构异构场景,设计一种高效的迁移训练技术,提升多智能体强化学习方法在不同场景下的快速训练效率。对同构和异构博弈对抗问题分别进行测试,实验结果表明基于值分解的多智能体强化学习方法和迁移技术,能够有效提升智能体的协作行为以及训练效率。

双碳背景下考虑市场份额偏好的发电侧市场均衡分析

随着双碳目标的推进和电力市场化改革的深入,研究电力批发市场发电侧多主体博弈对提高清洁能源利用率具有现实意义。针对发电商市场地位不对称,提出了计及碳交易成本下考虑市场份额偏好的电力批发市场寡头古诺-伯川德混合博弈模型。对所建博弈模型进行数学推理和数值分析,给出了电力批发市场动态博弈的均衡特征数值和局部稳定域。最后,研究了碳排放系数、发电商水平差异性参数、市场份额偏好参数对市场均衡的影响。算例结果表明:随着发电商水平差异性减小,发电商市场利润大幅缩减,化石燃料发电商电能产量呈U型趋势;考虑市场份额偏好下,偏好利润的发电商将采取控制电能供应量、抬高批发市场电价的竞争策略,以最大限度追求利润最大化。

混合时间尺度下微网群系统多重博弈协同调度研究

基于微网群系统可再生能源高渗透率及多主体利益分配问题,提出一种计及混合时间尺度的微网群多重博弈协同调度方法。首先,综合考虑需求侧资源响应速度的差异性和可再生能源出力的不确定性,建立计及碳交易机制的日前–日内–实时逐级递进调度模型;进而,针对微网群内售电微网和购电微网在电能交易中的利益诉求和新能源消纳问题,在实时调度阶段构建基于购电微网选择状态的演化博弈模型、基于售电微网之间价格竞争机制的非合作博弈模型以及基于购售电微网互动关系的主从博弈模型,并采用并行分布式方法求解博弈模型的均衡策略。最后,通过不同调度场景分析所提策略在微网群系统调度中的优势。

基于复合型电商平台的制造商销售模式选择及竞争策略

考虑两个生产替代性商品的制造商及复合型电商平台(简称复合平台)组成的平台供应链,其中一个制造商以批发销售模式与平台合作,而另一制造商可以选择批发、代理和混合三种销售模式来获得竞争优势。通过构建不同渠道Stackelberg博弈模型,分析制造商的最优销售模式选择策略。研究表明:当渠道弹性较低时,若复合平台单位佣金较低,代理销售模式是最优选择;而随着单位佣金的增加,制造商应当转而选择批发销售模式;当渠道弹性较高时,只要单位佣金并非很低时,制造商应当选择混合销售模式。同时,在不同条件下制造商能够与复合平台达成三种不同模式的合作,从而实现双赢。

含规模化5G基站租赁共享储能的配电网混合博弈优化调度

传统供电方式下规模化5G基站面临高昂运行成本,为进一步协调5G基站电源侧能源结构低碳经济转型与电网侧灵活性调节能力提升,文章提出了一种含规模化光伏集成5G基站租赁共享储能系统的主动配电网混合博弈优化调度方法。以主动配电网为主体,多电信运营商与共享储能运营商组成5G基站联盟为从体,构建主从博弈优化模型,并采用二分法进行求解,得出主动配电网最优分时电价策略与5G基站联盟优化运行策略。考虑5G基站联盟各主体间的电量交互与成本分摊,基于纳什谈判理论构建多电信运营商与共享储能运营商合作博弈运行模型,并将其等效为5G基站联盟运营效益最大化子问题与电量交易支付谈判子问题,在此基础上,提出基于交替方向乘子法的分布式算法进行求解。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于主从博弈和混合需求响应的能量枢纽多时间尺度优化调度策略

针对综合能源系统中多市场主体利益诉求不同以及源、荷不确定性造成的系统波动问题,提出了基于主从博弈和混合需求响应的能源枢纽(EH)多时间尺度优化调度策略。为有效评估多能负荷柔性特性,将建筑热传递模型与生活热水储存模型集成到EH模型中,建立了完善的综合需求响应模型。针对EH内利益诉求多元化的问题,基于Stackelberg博弈理论,构建了EH日前主从博弈优化调度模型。考虑到日前源、荷预测误差对EH优化运行的影响,提出了考虑激励型综合需求响应的EH日内短时间尺度优化策略,形成了日前与日内的闭环反馈优化。仿真结果表明考虑多种综合需求响应策略和主从博弈的EH多时间尺度优化调度策略,不仅可以降低系统运行成本,维护供需双方利益诉求,而且可以提升系统平抑源、荷波动的能力,实现EH经济、稳定运行。

基于博弈论的交、直流混合配电网容量优化配置研究

文章以交、直流混合配电网系统为研究对象,提出了基于博弈论和互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)的风、光和混合储能容量配置方法。以经济性、并网功率波动性两个因素作为指标,将风、光输出功率和负荷之间的波动作为考虑因素来确定混合储能总功率,采用CEEMD分析混合储能总功率,得出不同滤波阶次下的混合储能功率指令。通过综合分析风机、光伏、混合储能的集合全寿命周期、投资成本、售购电收入等因素,以各容量为策略,建立博弈决策模型,采用基于惯性权重的萤火虫算法,找到不同滤波阶次下同时满足多个目标的Nash均衡最优解。最后,对河北南网某工程示范项目变电站实测数据进行分析,证明文章所提容量配置方法的可行性。

面向低碳交通的含新能源汽车共享站电-氢微能源网区间-随机混合规划方法

在新能源汽车快速发展下,为充分发挥其对交通与能源领域低碳转型目标实现的支撑作用,该文考虑由电动汽车与氢燃料汽车间用车需求可替代性带来的负荷灵活性,采用综合资源规划理念,提出一种含新能源汽车共享站的电-氢微能源网(VSEHS)两阶段规划框架。首先,结合不同参数数据源的异质性,采用区间和概率相结合的混合建模方法处理不确定性,并开展基于演化博弈的用户多车型选择长期偏好及其演化建模,刻画共享汽车服务下用户需求对租赁定价的潜在灵活性;其次,在利用租赁价格引导用户需求的基础上,考虑多种不确定性因素影响下的系统运行模拟,构建基于区间-随机混合规划的VSEHS容量配置与定价决策优化模型;然后,提出区间-随机混合优化方法,将不同类型的不确定性变量归一化,并在同一框架下基于启发式算法实现高效求解;最后,通过相关算例分析,验证所提方法的有效性。

计及氢电混合动力车响应的多区域综合能源系统协调优化调度

随着新能源动力车的大量增加,多区域综合能源系统在负荷侧与能源输送网络、交通网的耦合程度愈加深入,导致多区域综合能源系统的协调优化调度问题更加复杂。分析氢电混合动力车的充能响应行为对多区域综合能源系统优化调度的影响,构建多区域综合能源系统运营商与氢电混合动力车之间氢价补贴-充能响应的主从博弈模型。通过上、下层模型迭代求解,优化得出不同场景下最优的氢价补贴。算例结果表明,合适的氢价补贴可以最大化下层氢电混合动力车群的响应能力,与多区域间氢供应链相配合能有效提高能源利用率,从而提高多区域综合能源系统的运行经济性。

Capacity Allocation of Hybrid Power System with Hot Dry Rock Geothermal Energy,Thermal Storage,and PV Based on Game Approaches

This study utilizes hot dry rock(HDR)geothermal energy,which is not affected by climate,to address the capacity allocation of photovoltaic(PV)-storage hybrid power systems(HPSs)in frigid plateau regions.The study replaces the conventional electrochemical energy storage system with a stable HDR plant assisted by a flexible thermal storage(TS)plant.An HPS consisting of an HDR plant,a TS plant,and a PV plant is proposed.Game approaches are introduced to establish the game pattern model of the proposed HPS as the players.The annualized income of each player is used as the payoff function.Furthermore,non-cooperative game and cooperative game approaches for capacity allocation are proposed according to the interests of each player in the proposed HPS.Finally,the proposed model and approaches are validated by performing calculations for an HPS in the Gonghe Basin,Qinghai,China as a case study.The results show that in the proposed non-cooperative game approach,the players focus only on the individual payoff and neglect the overall system optimality.The proposed cooperative game approach for capacity allocation improves the flexibility of the HPS as well as the payoff of each game player.Thereby,the HPS can better satisfy the power fluctuation rate requirements of the grid and increase the equivalent firm capacity(EFC)of PV plants,which in turn indirectly guarantees the reliability of grid operation.