[发明专利]一种基于主体有限理性决策的微电网源-储联合规划多策略演化博弈分析方法

摘要

本发明的一种基于主体有限理性决策的微电网源‑储联合规划多策略演化博弈分析方法，其特点是：包括建立多利益主体演化博弈模型、建立演化博弈复制者动态方程、演化稳定策略的求取、基于多策略集演化博弈演化稳定策略的求解等步骤，解决了当前微电网规划中难以平衡微电网运营商与电网运营商间利益冲突，以及传统博弈方法假设参与人完全理性的局限性的问题。采用本发明方法可以有效平衡微电网运营商与电网运营商间收益，提高微电网内可再生能源利用率，并合理降低电网网损。具有方法科学合理，适用性强，效果佳，能够提高微电网智能规划效率，平衡不同运营商之间利益关系等优点。

主权项

1.一种基于主体有限理性决策的微电网源‑储联合规划多策略演化博弈分析方法，其特征是，它包括以下步骤：1)建立多利益主体演化博弈模型基于博弈的三要素，即：参与人、策略集、支付函数建立演化博弈模型；(1.1)参与人：微电网运营商、电网运营商在演化博弈分析中，博弈参与方为生物群体，将微电网运营商与电网运营商映射为两个种群，记为P₁与P₂，种群中有多个个体，每个个体产生各自的策略，并且进行随机重复博弈；(1.2)多策略集提出一种基于多策略集的演化博弈方法，全面反映长期规划下，潜在最优解集，全面分析多策略的演化状态，最终确定最优演化状态策略，将每个种群均在约束条件下，随机产生n个策略，n为自然数，以各微源及储能的安装数的集合为策略集合，微电网运营商种群P₁的策略集记为S₁，电网运营商种群P₂的策略集记为S₂，策略集表征为：其中，为种群P₁的第i个策略集；为种群P₂的第j个策略集；Nⁱ_DG为种群P₁的第i个策略中，分布式电源的安装个数；N^j_BESS为种群P₁的第i个策略中，储能电池的安装个数；N^j_DG为种群P₂的第j个个策略中，分布式电源的安装个数；N^j_BESS为种群P₂的第j个策略中，储能电池的安装个数；利用演化博弈原理，在最大演化时间约束限定下，分析不同策略在群体中的适应性，最终确定演化稳定策略(Evolutionary stable strategy，ESS)；(1.3)支付函数支付函数(Payoff Function)是指每个参与者在博弈中追求的目标，支付函数代表微电网运营商与电网运营商在各自策略下的经济效益，将种群P₁取得的支付记为U₁，种群P₂取得的支付记为U₂，则P₁→U₁(N_DG,N_BESS)P₂→U₂(N_DG,N_BESS)其中，N_DG为微电网分布式电源安装个数；N_BESS为微电网储能电池安装个数；2)建立演化博弈复制者动态方程(2.1)建立适应度函数，令p_i(t)表示t时刻采用策略Sⁱ的个体数量，Sⁱ为种群中第i个策略，则群体总数N为设选择策略Sⁱ的个体数占总个体数的比例为xⁱ，则有且设fⁱ(s)是采用策略Sⁱ的个体的适应度函数，则微电网运营商种群P₁与电网运营商种群P₂的适应度函数分别表示为：其中，f₁ⁱ为种群P₁的适应度函数，为种群P₁中的个体选择第i个策略所占比例；为种群P₁中个体选择第i个策略的支付函数值；为种群P₂的适应度函数；为为种群P₂中的个体选择第j个策略所占比例；为种群P₂中个体选择第j个策略的支付函数值；则种群P₁与种群P₂平均适应度为：其中，为种群P₁的平均适应度函数，为种群P₂的平均适应度函数；(2.2)建立复制者动态方程，采用个体数占总数比例xⁱ作为状态变量，则种群P₁与种群P₂的复制者动态方程分别表示为其中，为状态变量的微分；为状态变量的微分；若个体选择策略Sⁱ的收益少于种群平均收益，则选择该策略的个体数增长率为负；反之为正，若个体数选择该策略所得收益恰好等于群体平均收益，则选择该策略的个体数保持不变，复制者动态方程展现了种群中各个体在博弈环境与局势不断变化中不断选择策略的演化过程，即不同个体在不断的随机重复博弈中的动态过程；3)演化稳定策略的求取S为策略集合，若且y≠Sⁱ，均存在某个正数使得关于策略为Sⁱ的群体的适应度函数f满足：则称Sⁱ∈S为演化稳定策略；若种群中几乎所有个体都采用了Sⁱ策略，则这些个体的适应度必高于其它可能出现的突变个体的适应度，此时，Sⁱ是稳定策略；否则，突变个体将侵害整个种群，Sⁱ不可能稳定，这一事实表示策略Sⁱ比策略y更优；4)基于多策略集演化博弈演化稳定策略的求解步骤(a)基于原始数据，随机生成初始种群P₁、P₂，随机生成n组策略组；(b)在种群P₁、P₂中分别随机产生1个个体并在策略集中随机选择1组策略计算在此策略下的支付值(c)计算个体在策略下的适应度函数值；(d)重复步骤(b)、(c)，直到n个策略组均被选取；(e)计算种群P₁、P₂的总适应度函数与平均适应度；(f)根据复制者动态方程，计算每个个体所采取策略的比例(g)重复步骤(b)‑(f)，即重新进行策略选取过程，直到达到最大演化时间；(h)输出每个策略在个体选择中所占比例以及xⁱ的演化状态得到在最大演化时间下的演化状态最稳定的策略，即为演化稳定策略。