【matlab】考虑源荷不平衡的微电网鲁棒定价研究
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针对高比例新能源接入导致的发电-用电失衡问题（如风光发电波动大、供需难匹配），本程序复现《Energy Imbalance Management Using a Robust Pricing Scheme》，创新提出考虑源荷不平衡的鲁棒动态定价策略，程序采用matlab编写，注释清楚，方便研究学习。其核心原理是通过实时电价信号智能调节供需：
- 价格杠杆作用
- 当电价上涨时：⚡️ 发电端（如火电/储能）因边际成本低于电价而增产💡 用电端因用电成本超过边际收益而主动减负荷
- 当电价下跌时：⚡️ 新能源发电因边际成本低获得消纳空间💡 电动汽车/智能家居等弹性负荷趁机用电
- 突破传统局限相比传统仅依赖能量缺口的ACE定价（如水位高了就降价），本方案：
- ✅ 三维感知：同步监测发电量、用电量、储能状态
- ✅ 鲁棒决策：用模糊规则学习新能源波动规律（如风速突变）
- ✅ 快速平衡：通过线性矩阵不等式实时计算最优电价
- ✅ 创新方法：创新性融合模糊规则插值与H∞鲁棒控制技术，通过求解线性矩阵不等式设计动态定价策略。
- ✅ 核心优势：构建多维度模糊规则库处理不确定性，通过主动价格波动机制引导系统快速恢复平衡，为新型电力系统提供高效市场调节工具。
部分代码
gamma = 10; % 设置H∞性能指标中的衰减水平γ，值越大表示对不确定性的鲁棒性越强
find = [0 0]; % 初始化标志变量（此处未使用）
options = zeros(1,5); % 配置LMI求解器选项
options(2) = 200; % 设置最大迭代次数为200
options(3) = 500; % 设置可行解精度要求（值越小精度越高）
options(5) = 1; % 启用可行性检测模式（1=启用）
setlmis([]) % 初始化LMI系统% 定义矩阵变量（Lyapunov函数候选矩阵）
[Q, xa, xb] = lmivar(2, [3 3]); % 类型2：3x3普通矩阵（非对称）
% 定义控制器增益的辅助矩阵变量
[ym, ya, yb] = lmivar(2, [1 3]); % 类型2：1x3行向量（对应K_m）% 构建LMI#1：稳定性与H∞性能条件（对应论文公式25）
lmiterm([1 1 1 Q], Am(:, :, i), 1, 's'); % A_m*Q + Q*A_m^T（'s'表示对称形式）
lmiterm([1 1 1 ym], tau, 1, 's'); % τ*y_m + y_m^T*τ^T（价格反馈项）
lmiterm([1 1 2 0], B); % B矩阵（不确定性输入系数）
lmiterm([1 1 3 Q], 1, C'); % Q*C^T（输出加权项）
lmiterm([1 1 3 -ym], 1, D'); % -y_m*D^T（控制输出耦合项）
lmiterm([1 2 2 0], -gamma*eye(3)); % -γI（H∞性能对角项）
lmiterm([1 2 3 0], zeros(3, 2)); % 零矩阵填充
lmiterm([1 3 3 0], -eye(2)); % -I（输出性能权重）% 构建LMI#2：Lyapunov矩阵正定性约束（Q > 0）
lmiterm([-2 1 1 Q], 1, 1); % -(-Q) = Q > 0（负号表示不等式左侧）% 完成LMI系统描述
lmis = getlmis;% 求解LMI可行性问题
[tmin, xfeas] = feasp(lmis, options);% 提取Lyapunov矩阵Q的解（9个元素对应3x3矩阵）
Q = [xfeas([1 2 3])'; xfeas([4 5 6])'; xfeas([7 8 9])'];% 提取辅助矩阵y_m的解（3个元素对应1x3向量）
Ym(:, :, i) = xfeas([10:12])';% 计算控制器增益矩阵 K_m = y_m * Q^{-1}
Km(:, :, i) = Ym(:, :, i)/Q;% 记录当前子系统的性能指标和求解状态
gamma_list(i) = gamma; % 存储使用的γ值
t_list(i) = tmin; % 存储求解结果结果一览
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