MATLAB 代码：基于条件风险价值 CVaR 的微网动态定价与调度策略
随着能源需求的不断增长和能源系统的复杂性日益提高，微网成为了解决能源供应和需求之间不匹配
的有效途径。微网是由多个分布式能源资源、能量储存设备以及各种能源消费设备组成的小型能源系
统。为了提高微网的运行效率和降低能源成本，本文提出了一个基于条件风险价值（CVaR）的微网动
态定价与调度策略。
首先，我们构建了一个双层能源管理框架。上层是零售商的动态定价模型，零售商的目标是社会福利
最大化。通过考虑市场供需关系和能源价格等因素，零售商可以根据实时数据来调整能源价格，以吸
引更多的能源消费者和优化能源分配。下层是多个产消者的合作博弈模型。产消者之间可以进行 P2P
交易，相互之间分享能源资源，以满足各自的能源需求。通过进行合作博弈，产消者可以优化自己的
能量管理策略，以最大化自身的效益。
其次，我们采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配。纳什谈判法是一种通过博弈论的
方法来确定合作博弈中的效用分配的方法。在本文中，我们使用纳什谈判法来确定产消者之间的能源
资源分配，并确保每个参与者都能获得公平的收益。
此外，我们考虑了运行风险，并采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零售商的预期损失。
条件风险价值是一种衡量风险的指标，它将考虑到不同风险水平下可能的损失，并给出一个相应的风
险值。在本文中，我们使用条件风险价值来评估零售商在不同情况下的预期损失，并优化能源定价和
调度策略，以最小化预期损失。
最后，本文的 MATLAB 代码非常精品，并且配有详细的注释。我们使用了 MATLAB 以及配套的工具箱
（如 yalmip、cplex 和 mosek）来实现微网的动态定价和调度策略。通过使用这些工具，我们可以
对微网的运行情况进行模拟和仿真，并评估该策略在不同情况下的性能。
综上所述，本文提出了一个基于条件风险价值的微网动态定价与调度策略。该策略通过构建双层能源
管理框架，考虑 P2P 交易、合作博弈和条件风险价值等因素，以提高微网的运行效率和降低能源成本
。我们的 MATLAB 代码为该策略的实现提供了一个可靠且高效的工具。通过使用这个代码，用户可以
根据自己的需求进行微网的仿真和优化，并获得相应的定价和调度策略。
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