基于Stackelberg博弈法的光伏消纳模型设计与仿真计算

为了解决光伏发电量波动引起的消纳困难问题,以实现光伏消纳过程中各参与方的收益最优化,文中提出了一种基于Stackelberg博弈法的光伏消纳模型。该模型构建了基于需求响应驱动的弹性矩阵,基于该矩阵,建立了光伏消纳背景下用能侧各参与方的多目标收益优化函数。为求解该多目标非线性优化问题,利用Stackelberg博弈法对目标函数进行了推导,并通过改进的粒子群算法进行求解。为验证模型的有效性,采用甘肃省某产业园的数据进行了仿真计算。结果表明,与优化前相比,该模型将光伏消纳的用能成本降低了23%,峰谷比降低了9.51%,有效促进了光伏消纳。

面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法

现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hierarchical Stackelberg game Swarm Learning Incentive method for wireless edge network,HSISL),创新地将Stackelberg博弈机制引入群体学习模型中,依据各参与方性能差异,云端聚合平台、边缘簇节点、边缘计算节点三方进行动态博弈,通过双定价公平激励过程,共同制定个性化分层资源分配策略,得到模型训练的最优纳什解,有效引导边缘计算模型进行正向加速.通过理论与实验分析,HSISL能够有效提升模型公平性与训练效率,其在MNIST数据集上的准确率可达96.06%.

融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究

针对低成本和小型化低轨卫星的监测角度和方向分辨率相对较低、处理能力和峰值功率受限等因素造成单颗低轨卫星频谱认知能力弱的问题,提出了融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法。首先,结合各频谱认知卫星的可用算力、认知性能、处理与传输时延等特性,建立面向多频谱认知任务的协作卫星选择与算力资源分配算法;其次,基于所选择的节点和所分配的算力,设计低复杂度的多星协作频谱认知策略,其可自动辨识频谱空洞、检测干扰和识别调制模式。仿真实验结果表明,相比于单节点认知方法,所设计多星协作频谱认知策略能显著提升认知性能,且相比于对比模型,所设计策略中的模型可在不损失性能时,模型的参数量和浮点运算量降低分别可达96.69%和93.32%。

车联网中基于三方Stackelberg博弈的动态多媒体定价方案

在当前车联网的应用场景下,中继车辆数据转发的积极性低下与存储空间有限,导致用户体验质量(QoE)降低,为此提出基于三方Stackelberg博弈的动态多媒体定价方案.为了激励中继车辆参与转发多媒体内容,提出多媒体内容定价框架,其中中继车辆获得全额佣金后向路侧单元(RSU)支付部分佣金.设计基于Stackelberg博弈的动态定价模型,根据中继车辆、用户车辆与RSU三方的存储空间利用率、内容数据大小和成本因素,建立各自的效用函数,并将其转化为三方四阶段Stackelberg定价模型.通过反向归纳法证明纳什均衡的存在,实现三方之间的动态定价以得到各自最优策略.仿真结果表明,所提方案有效解决了中继车辆存储空间过载问题,并提高了中继车辆积极性,且在提升用户QoE方面较传统方案具有优势.

双碳目标下基于Stackelberg和合作博弈的虚拟电厂双层优化调度

在中国的双碳目标下,大规模新能源发电接入虚拟电厂时,将导致电力市场交易中的高额惩罚成本。为此,设计了虚拟电厂参与日前市场竞标的双层博弈模型,以双层收益最大化为目标对虚拟电厂进行调度优化。首先,利用场景生成与削减技术考虑风力发电商和电动汽车聚合商的不确定性,设计了由风力发电商、电动汽车聚合商和燃气轮机合作组成的虚拟电厂下层电量竞标模型,以及虚拟电厂控制中心的上层电价竞标模型。其次,基于两个子模型之间的主从递阶关系,利用卡罗需库-恩塔-克(KKT)条件将双层模型转化为一个混合互补问题,通过求解获得优化方案,并基于Shapley值法对合作方进行利润分配。数值算例表明,设计的模型能有效减少碳排放和降低风电惩罚成本,同时增加参与者的收益。

基于Stackelberg博弈的停车场管理策略

为了解决城市停车难问题,基于Stackelberg博弈论提出了停车场运营者与交通管理者共同决策的城市停车场管理策略。针对停车者、停车场运营者和交通管理者的交互关系,从博弈论角度分析了这三方参与者之间的影响,并建立了这三方参与者的相应效用函数;以交通管理者与停车场运营者利益主体矛盾最小化为目标,基于Stackelberg博弈建立了这三方的博弈模型,确定了实时停车场进出管理原则;基于数值仿真将差分进化算法与Kriging代理模型进行联立对博弈模型进行求解,得到相应停车预约管理方案及三方效用;通过数值仿真将基于Stackelberg博弈得到的方案与停车场运营者利益最大化方案进行对比分析。研究结果表明:在主线流量大、中、小三种情景下,基于Stackelberg博弈方案是各方利益矛盾最小的方案。

IWSNs防移动干扰节点的两层协作Stackelberg博弈

针对工业无线传感器网络物理层移动干扰攻击节点的攻击问题,研究sink节点和簇头节点共同抵御攻击的两层协作博弈模型。在簇头节点中选择最佳协作节点,共同抵御移动干扰攻击节点;以网络安全速率为优化目标,将sink节点、最佳协作节点和攻击节点之间的合作竞争关系建模为两层协作Stackelberg博弈模型,采用逆向归纳法求解博弈均衡解。仿真实验结果表明,与未采用协作节点的方案相比,采用的最佳协作节点选择方案对移动攻击节点的抵御效果更佳,且与其他协作博弈功率控制模型相比,两层协作Stackelberg博弈模型可有效提高工业无线传感器网络的安全速率。

互补品供应链Stackelberg博弈下纵向决策研究

以两条均由一个制造商和一个零售商构成的互补品供应链为研究对象,探讨互补品供应链采用不同决策方式时的链间Stackelberg博弈和链内Stackelberg博弈问题,研究市场规模、成本等参数对市场价格、需求、利润的影响。进一步地,对链间Stackelberg博弈下的四种决策方式(集中-集中、集中-分散、分散-集中、分散-分散)下的均衡解进行比较分析。研究表明:互补产品生产成本与需求、利润负相关;自身价格与互补产品成本负相关;集中决策是互补品主导供应链的占优策略;对于跟随者供应链而言,采取集中决策还是分散决策方式,首先取决于主导者供应链的决策方式,其次取决于产品之间的互补程度;集中-集中决策方式是互补品供应链的帕累托均衡解。因此,互补品供应链内部成员之间可设计一种增量利润分享机制,确保供应链集中决策的稳定性;互补品供应链之间应注重两个方面:一是相互合作共同降低产品成本,实现降本增效;二是以某条供应链产品进行低价引流,促进消费者对互补产品的需求,进而实现互补品供应链利润最大化。

基于Stackelberg博弈定价的电力需求响应激励方法

结合多租户数据中心的特点,通过考虑多租户数据中心的电力定价问题提出一种基于非线性规划的高效激励定价方法。建立需求-响应模型,及其相关的成本和收益函数;为反映需求方与响应方的定价交互,采用Stackelberg博弈进行建模,证明了该模型下纳什均衡点的存在性;基于非线性规划方法求解最优得到纳什均衡点,即满足需求方成本最低和响应方利益最大化的目的。将设计的方法与其它经典的最优化方法进行比较,实验结果表明,提出方法能获得最佳的电力定价,达到需求响应方共赢的目的,时间复杂度低。

基于Stackelberg博弈的电炉企业供应链渠道选择模型

为了提升电炉企业供应链渠道的风险抵抗力,设计一种基于Stackelberg博弈的电炉企业供应链渠道选择模型。在Stackelberg博弈中,分析电炉企业供应链成员的Stackelberg博弈条件,作出相关假设;将Stackelberg博弈基本元素与电炉企业供应链元素一一对应,计算实际市场需求量和收益函数,确定电炉企业渠道选择的影响因素,建立物流企业供应链渠道选择模型;设计电炉企业供应链渠道选择步骤,选择最优的电炉企业供应链渠道。实验结果表明:研究方法选择的供应链渠道在内部风险和外部风险条件均获得较高收益,具有较优的抗风险能力。

计及信誉值的虚拟电厂多主体合作博弈交易方法

随着分布式资源高比例接入,虚拟电厂作为聚合多方交易主体参与电力市场的新兴技术逐渐受到广泛关注。然而分布式资源出力不确定性和个体趋利性可能导致参与电力交易过程中造成违约行为。因此,提出计及信誉值的虚拟电厂聚合多方主体参与合作博弈电力交易方法。首先,针对虚拟电厂内各交易主体建立基于合约电量完成度的信誉值管理机制,并构建基于收益最大化的多主体合作出力模型;其次,采用合作博弈理论的Shapley值法确定初始收益分配方案;再次,为激励交易主体积极履行交易合约,合理转移交易风险,引入信誉值对初始方案进行修正,得出改进的收益分配方案;最后,基于MATLAB对算例进行计算,结果表明:合作前后各交易主体收益合计增长率约为101.16%,对比传统Shapley值法收益分配方案,最高和最低信誉值交易主体的收益增减幅度分别约为1.04%和3.13%,验证了所提交易方法的有效性与合理性。

基于Stackelberg博弈的电动汽车充电管理策略

电动汽车的充电效率和充电成本是电动汽车电源管理的重要问题,也是影响电动汽车推广的关键因素。对此,提出一种基于Stackelberg博弈模型的收费控制策略。在博弈中,电网、零售商和用户都参与决策,充电策略可以灵活地满足电网、零售商和用户的不同需求,采用逆归纳法得到博弈模型的均衡解。通过仿真、无序充电过程和基于静态分时电价的充电控制方法对其效益进行比较,分析博弈模型中参数对收费过程的影响,验证了该方法的有效性。

考虑微电网联盟协调运行的用户侧共享储能多计费方式博弈定价方法

传统的分布式储能及其单一的购、售电电量计费模式已逐渐难以满足如今微电网联盟的运行要求。提出微电网联盟参与的用户侧共享储能多计费方式博弈定价模型。引入共享储能的概念并介绍共享储能-微电网联盟运行框架;分别建立共享储能、微电网联盟的优化运行模型;为了兼顾各主体的利益诉求,考虑共享储能与微电网联盟的利益博弈关系,提出共享储能与微电网联盟间的Stackelberg博弈定价模型;利用求解器与粒子群优化算法相结合的方法优化共享储能与微电网联盟的运行策略。仿真结果表明,所提方法有利于降低微电网联盟的运行成本,提高系统运行的经济性。

Stackelberg微分博弈下的鲁棒最优投资-再保险问题

考虑一个以模糊厌恶再保险公司为领导者,模糊中立保险公司为追随者的Stackelberg随机微分博弈问题.通过求解拓展的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程组,给出时间一致性均值-方差准则下的鲁棒最优投资-再保险策略以及相应的值函数.最后,通过数值例子和敏感性分析说明最优策略与主要参数之间的关系.

基于Stackelberg博弈的配电网分布式光伏低碳化消纳方法

为促进配电网分布式光伏发电功率就地消纳,缓解弃光、电压越限等问题,提出了一种利用交易电价和低碳农业用电设备进行就地消纳的方法,构建了低碳化源荷协调双层优化模型。上层模型以光伏发电和农业园区方整体综合收益最大为目标,通过Stackelberg博弈模型,确定最优交易电价和各园区时移消纳功率;下层模型综合考虑低碳农业用电设备的低碳效益、配置数量等信息,以不同计量时段的最大低碳消纳效益为目标,农业园区控制就地消纳违约率,确定可时移负荷的优化控制方案和不同园区的最大低碳消纳效益。配电网仿真结果表明,采用交易电价和可时移低碳负荷消纳模型后,配电网分布式光伏就地消纳情况得到改善,弃光电量减少,电压质量得到改善,光伏发电和农业园区方综合收益均得到提升。

基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制

插入式电动汽车的充电需求会造成微电网用电负荷加大和电能质量下降,因此需对其充电行为进行有效优化和管理。为此,提出了一种基于Stackelberg博弈的微电网插入式电动汽车分布式充电控制方法。建立了微电网侧和电动汽车用户侧的Stackelberg博弈模型,提出了一种基于原始-对偶的分布式充电控制算法,利用函数的二阶信息快速更新电动汽车用户侧的购电决策和微电网侧的电价,并通过Krasnosel’skii-Mann不动点块坐标迭代证明了算法的收敛性。通过仿真案例验证了所提算法的收敛性和有效性。结果表明,在资源有限的条件下,当用户数量增多时,电价会增大;当用户数量固定,可售电电量增加时,电价会下降。从计算时间和迭代次数方面对比了仅使用一阶信息的分布式原始-对偶算法,结果验证了所提分布式充电控制算法的有效性和优越性。

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Stackelberg博弈的有人机/无人机协同干扰功率分配机制

针对有人机/无人机协同干扰资源分配问题,以有人机/无人机空中编队对敌方地面防空雷达压制干扰为典型作战场景,设计有人机/无人机效用函数,建立基于Stackelberg博弈的有人机/无人机协同干扰功率动态分配模型,采用牛顿迭代法求解最优支援干扰功率价格和无人机所需的最优支援干扰功率,提出了有人机远距离支援干扰协同无人机随队支援干扰作战模式下的最优支援干扰功率控制方案。通过实例分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

保险模型中的 Stackelberg 博弈

本文研究保险问题中的单期 Stackelberg 博弈的均衡解。 假设再保险公司的保费原则是 Π(R) = E[P (X − R)],本文使用的目标函数包括最小化风险的凸度量,最大化期末财富的预期效用,最大 化期末财富的二次效用。 通过对变量函数进行 Taylor 展开,得到保险公司留存函数以及再保费价 格的最优近似解。

基于动态主从博弈模型的综合能源系统碳交易方法

为完善发展碳交易机制中多主体之间的利益互动关系,提出一种以碳交易JMO(联合市场运营商)为领导者、多主体IES(综合能源系统)为跟随者的主从博弈方法,实现不同IES的低碳经济运行。首先,在碳排放阶梯惩罚机制下对各利益主体IES运行效益进行建模分析,提出IES低碳排和低成本双重模式可选的运行策略。其次,基于动态非合作Stackelberg博弈优化框架,根据各利益主体的运行模式,建立多主体参与的碳交易模型。最后,分别采用自适应差分进化算法和Gurobi求解器对主从博弈决策模型进行求解。算例分析结果表明,该碳交易机制可有效实现IES运行的低碳性和经济性。