基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置（Matlab代码实现）

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💥1 概述

文献来源：

摘要：多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节，文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量配置问题进行研究。首先，系统设立了风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方，并以各投资方收益最大化为优化目标，建立基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置模型；然后，考虑各博弈参与者的投资成本、运维成本、购售电成本、弃风弃光惩罚费用和负荷中断惩罚费用等经济因素，利用粒子群算法对各博弈参与者的容量配置进行单独优化，确定各博弈参与者收益最大化的Nash均衡点；最后，采用新疆某地区典型月的风速和光照强度数据对微电网容量配置进行算例分析。结果表明该模型能够在月综合成本相对较低的前提下保证供电的可靠性，实现了微电网系统容量的合理配置。

关键词：

微电网;容量配置;非合作博弈;制氢-储氢-发电系统;粒子群算法;Nash均衡;

与传统化学电池储能相比，氢储在多个方面具有良好的性能: ( 1) 氢气的能量密度比常规蓄电池的平均能量密度高［14］; ( 2) 能量转换设备中质子交换膜的使用寿命要高于蓄电池的电解液［15］; ( 3) 蓄电池存在自放电的问题，只能作为短期储能的介质; ( 4) 氢气为清洁能源，对环境无污染，且其存储和运输十分方便。文中构建的风-光-氢微电网系统如图 1 所示，由电解槽( electrolysis cell，EC) 、储氢罐 ( hydrogen storage tank，HST) 、燃料电池( fuel cell， FC) 、风电场、光伏电站和微电网调度中心等组成。当风电、光伏出力大于负荷需求时，通过 EC 将多余的电能转换为氢气进行存储; 在风电、光伏出力不足或负荷处于高峰期时通过 FC 将氢气转换成电能进行补充。

文中以各博弈参与者的收益最大化为优化目标，对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电系统进行

容量配置。由于风电、光伏输出功率的随机性和不确定性，微电网系统会不可避免地出现功率不足或盈余的情况。功率不足时需要从主网购买相应的功率以补足缺额; 而功率盈余时则会出现弃风弃光现象。因此目标函数中考虑了各投资方的设备投资费用、购售电费用、运行维护成本、弃风弃光惩罚费用、负荷中断惩罚费用和政府补贴等因素，旨在寻求更合理的容量配置策略，降低容量配置成本，提高可再生能源的利用率。

基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置研究综述

一、非合作博弈在微电网容量优化中的理论框架

非合作博弈理论通过分析多个理性参与者之间的策略互动，以寻求Nash均衡点实现个体利益最大化，在微电网容量优化中具有独特优势。其核心要素包括博弈方、策略空间、收益函数及均衡解判定条件。在风-光-氢微电网中，博弈方通常为风电、光伏和氢储系统的独立投资主体，策略空间为各设备的容量配置方案，收益函数则需综合考虑经济性、可靠性与可再生能源利用率。

二、风-光-氢微电网容量优化模型的构建

参与者与目标函数
典型研究将风电、光伏、制氢-储氢-发电系统作为独立博弈方，以各自收益最大化为目标。例如，新疆大学团队构建的模型中，目标函数包含投资成本（如风机、光伏板、电解槽的购置费用）、运维成本、购售电收益、弃风弃光惩罚费用及政府补贴。通过粒子群算法迭代求解，最终达到Nash均衡，实现月综合成本降低与供电可靠性提升。
约束条件
- 设备容量限制：如风机、光伏阵列、燃料电池（FC）的最大安装数量。
- 功率平衡：确保发电、储能与负荷需求动态匹配，避免过载或功率缺额。
- 氢能系统运行约束：包括电解槽（EC）的制氢效率（75%）、储氢罐（HST）压力（10 MPa）、燃料电池发电效率（40%）等。
经济性指标扩展
山西大学贾成真等进一步引入全生命周期成本与售氢收益，构建多目标优化模型，利用NSGA-II算法平衡弃风率、缺电率与经济性。此外，部分研究还纳入碳排放惩罚机制，以响应“双碳”目标。

三、典型研究方法与算法创新

非合作博弈模型求解算法
- 粒子群算法（PSO）：新疆大学团队采用PSO对新疆某地区实际数据进行仿真，优化后月综合成本降低，可再生能源利用率达98.7%。
- 改进遗传算法：孙海霞等将入侵杂草算法（IWO）的变异机制引入遗传算法，提升收敛速度，在混合储能容量优化中实现经济性与功率波动平抑的平衡。
- 本文代码用Cplex进行求解。
多目标优化对比
研究表明，非合作博弈相较于传统多目标优化（如权重法、Pareto优化）具有更低的主观依赖性。例如，在混合储能配置中，非合作博弈模型的经济成本比权重法降低2.46%，平抑效果提升19%。

四、案例分析与实际应用

新疆地区算例
基于WD-10型风机（10 kW）、MSX-83光伏组件（0.083 kW）及氢储系统，优化后累积弃风弃光量减少15%，负荷中断率降至5.5%，验证了模型在干旱多风地区的适用性。
敦煌风光氢储试验场
中船集团2000万元投资的离网微电网项目，通过“源-网-荷-储-氢”协同控制，实现波动性可再生能源制氢与氢燃料电池调峰，为商业化应用提供数据支撑。

五、研究挑战与未来方向

现存问题
- 成本偏差：氢运输、设备安装人工费等未完全纳入模型，导致理论成本与实际运行存在差距。
- 动态效率建模不足：电解槽动态制氢效率与待机启动成本对容量配置影响显著，但多数研究采用固定效率假设。
前沿探索
- 量子区块链技术：Zhang等提出基于量子签名的交易平台，增强多微电网博弈中的安全性与数据隐私。
- 多能协同扩展：风光火储氢耦合系统通过时序生产模拟与智能算法（如NSGA-III）优化，成为提升系统鲁棒性的新方向。