MATLAB代码：基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型 关键词：光伏用户群 内部电价 需求响应 斯塔克伯格博弈 参考文档：《基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型》王程 刘念 仿真平台：MATLAB + Cplex 主要内容：在由多主体组成的光伏用户群中，用户间存在光伏电量共享。 然而，在现有的分布式光伏上网政策下，用户间的共享水平很低。 为了提高用户间光伏电量共享水平，根据用户的用电特性，构建了光伏用户群内的多买方—多卖方格局。 结合中国的分布式光伏上网政策，运营商作为主导者，以其收益最大化为目的，制定光伏用户群内部电价。 用户作为跟随者，基于运营商发布的内部电价进行需求响应，最大化自身用电效益，用户需求响应的结果同时也会影响运营商的收益。 通过分析该电力市场中运营商和用户的行为特性，提出了基于博弈的需求响应模型，并证明了该博弈均衡点的存在性和唯一性。 算例结果表明，在该光伏用户群中，运营商通过制定内部电价，能够有效提高自身收益以及用户用电效益，并明显提升了光伏用户群内光伏电量共享水平，验证了所提模型的有效性。 这段程序主要是为了解决光伏电网售电问题，并进行电价优化。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序开始时使用`clear`和`clc`命令清除工作区和命令行窗口。然后定义了两个变量`numt1`和`numt2`，分别表示电网售电的上限和下限。 接下来，给出了光伏用户的用电负荷数据`RU2`和光伏太阳能发电功率数据`solar`。这些数据是一个13x5的矩阵，表示13个时段内5个用户的用电负荷和太阳能发电功率。 然后加载了两个变量`RU2_T`和`solar_T`，这些变量是之前注释掉的代码生成的，用于存储经过随机扰动后的用电负荷和太阳能发电功率数据。 接下来定义了一些变量，包括用户数量`N`、效益参数`kn`、购电用户数`buyNum`、售电用户数`sellNum`，以及经过随机扰动后的相应变量`kn_T`、`buyNum_T`、`sellNum_T`。 然后定义了一些数组变量，包括净负荷`netLoad`、用户收益`u`、电价记录`xrecord`、收益记录`frecord`、原始收益`orgf`、CO的收益函数`R`、中间收益函数`R_mid`、新增电量`newNetPower`、新增电量（经过随机扰动后）`newNetPower_T`、调整后的净负荷`newNetLoad`和`newNetLoad_T`、净负荷的新增量`delt`、购电用户的电价`B`、调整后的用户收益`newU`。 接下来使用`tic`命令开始计时，记录程序运行时间。 然后进入一个循环，循环变量为`i`，从1到13。在循环中，首先初始化一些变量。 然后使用`for`循环遍历每个用户，根据用户的净负荷判断是购电用户还是售电用户，并计算相关的参数。 接下来根据购电用户数和售电用户数的不同，使用`fmincon`函数寻找最优的电价。其中，`funS`和`funB`是目标函数，`myconS`和`myconB`是约束函数。 然后根据最优电价计算新的净电量、调整后的用户收益和购电用户的电价，并更新相关的变量。 最后，根据新的净电量和电价计算总收益，并将结果存储在`R`和`R_mid`中。 循环结束后，使用`toc`命令读取程序运行时间，并输出结果。 接下来的代码是用于绘制图形的，包括用户用电负荷和太阳能发电功率随时间的变化、购电价和售电价随时间的变化、内部电价和电网电价随时间的变化、内部电价和电网电价随时间的收益。 综上所述，这段程序主要是为了解决光伏电网售电问题，并进行电价优化。它涉及到的知识点包括光伏发电、电网售电、电价优化和数值优化算法。通过对用户的用电负荷和太阳能发电功率进行分析和优化，可以实现最优的电价策略，从而提高光伏电网的经济效益。

概述

本文所描述的系统是一个面向含分布式光伏发电用户的电力社区（或虚拟电厂）的内部电价优化与交易协调平台。其核心思想是构建一个基于 Stackelberg 博弈模型 的双层决策框架，其中社区运营商（Community Operator, CO）作为领导者，通过动态调整内部购售电价引导用户行为；光伏用户作为跟随者，在给定电价下优化自身用电/售电策略以最大化个体效用。整个系统目标是在保障用户满意度的同时，提升社区整体运行经济性，并减少对主电网的依赖与冲击。

系统架构与核心模块

系统主要由以下功能模块协同工作，形成一个闭环优化流程：

1. 用户行为建模模块

该模块负责刻画不同用户的用电特性与响应策略。系统区分两类用户：

• 购电用户：自身负荷大于光伏发电，需从社区购电；
• 售电用户：光伏发电富余，可向社区出售多余电能。

用户效用函数采用对数形式建模，体现用电量的边际效益递减特性，并显式包含电价成本项。这一设计使得用户在面对不同电价时会自然调整其用电曲线。

2. 动态电价生成模块

这是系统的核心创新点。电价并非固定，而是根据社区实时供需状况动态计算，具体体现为：

• 引入供需比（Supply-Demand Ratio, SDR）作为关键指标；
• 售电价随SDR增大而阶梯式降低，鼓励富余电力消纳；
• 购电价则通过线性插值机制，在电网最高限价与最低限价之间平滑过渡；
• 该机制有效避免了价格剧烈波动，同时向用户传递了准确的供需信号。

3. Stackelberg 博弈求解器

系统通过求解一个双层优化问题实现均衡：

• 上层优化（领导者）：CO 以最大化自身利润（购售电差价收益减去与主网交互成本）为目标，决策最优的内部购、售电价；
• 下层优化（跟随者）：在给定电价下，每个用户独立优化其用电计划，以最大化个人效用。

由于该问题非凸且含复杂约束，系统采用交替优化策略，通过调用 MATLAB 的 fmincon 函数，在满足市场出清、功率非负等物理约束的前提下，迭代逼近 Stackelberg 均衡点。

4. 负荷调整与交易结算模块

在获得均衡电价后，系统会计算每个用户的新用电计划与交易电量。为处理实际场景中用户基线负荷的不确定性（如预测误差），系统还引入了真实负荷（带扰动）与计划负荷的对比机制，并据此设计了更精细的结算逻辑，确保经济激励的公平性和鲁棒性。

5. 可视化与效益评估模块

系统提供多维度的可视化输出，包括：

• 各用户原始与优化后的负荷/发电曲线；
• 动态购、售电价的时序变化；
• 社区运营商在不同定价策略下的利润对比；
• 用户个体效用的变化情况。

这些图表直观地验证了模型的有效性：内部定价机制不仅能显著提升社区运营商的利润，还能在多数时段为用户带来比直接依赖电网更高的综合效益。

技术亮点

• 经济-物理耦合建模：将电力系统的物理约束（如功率平衡）与经济学的博弈论框架深度融合。
• 鲁棒的电价机制：基于 SDR 的定价规则简单、透明，且具备良好的市场引导作用。
• 实用化考量：通过引入扰动数据和精细化结算，增强了模型在实际部署中的适应性。
• 模块化设计：各功能解耦清晰，便于后续扩展（如加入储能、电动汽车等新主体）。

应用价值

本系统为高比例分布式光伏接入的配电网提供了有效的本地市场解决方案。它不仅有助于削峰填谷、平抑光伏出力波动，还能在社区内部实现资源的最优配置，最终达成运营商、用户、电网三方共赢的局面。该模型框架具有良好的通用性，可推广至各类需求侧响应和虚拟电厂运营场景。