Optimization Method of Stackelberg Game  for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality

QI Jun; WANG Junxiao; HU Weijun; ZHANG Xiaofeng; XIE Luyao

doi:10.7500/AEPS20240521005

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Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 21, Pages: 64-73(2025)
- 作者机构：
  
  1.浙江工业大学信息工程学院，浙江省杭州市 310014
  2.浙工大永康五金学院，浙江省金华市 321300
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Zhejiang Provincial Science and Technology Program Project of China(2023C01228)
- DOI：10.7500/AEPS20240521005
  CLC：
- Received：21 May 2024，
  
  Revised：2024-12-02，
  
  Online First：24 January 2025，
  
  Published：10 November 2025
- 稿件说明：
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戚军,王浚潇,胡伟俊等.计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(21):64-73.

QI Jun,WANG Junxiao,HU Weijun,et al.Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):64-73.
戚军,王浚潇,胡伟俊等.计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(21):64-73. DOI： 10.7500/AEPS20240521005.

QI Jun,WANG Junxiao,HU Weijun,et al.Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):64-73. DOI： 10.7500/AEPS20240521005.

摘要

配电网运营商直接控制海量分散柔性资源存在通信、计算及市场组织等难题。面向柔性资源广泛物联与智能控制场景，构建了分时电价引导下用户自主调控所辖柔性资源实现利益最大化的优化模型，以充分发挥柔性资源响应电网调控的能力。基于主从博弈理论，以分时电价为纽带，建立包含虚拟电厂功率跟踪目标和用户利益最大化目标的主从博弈模型，并引入Kriging模型加速博弈问题的求解。仿真结果表明，主从博弈求解的分时电价能够在引导虚拟电厂实现较高精度的功率跟踪的同时改善其电能质量。该模型适用于不同柔性资源类型、天气类型、舒适度需求、功率跟踪目标、电价参数等应用场景。与遗传算法和粒子群算法相比，所提模型求解方法实现提速超10倍。

Abstract

The direct control of massive dispersed flexible resources by distribution network operators (DGOs) is facing multiple difficulties in communication

computation

and market organization. Oriented to the scenarios of extensive Internet of Things (IOT) connectivity and intelligent control of flexible resources

an optimization model for maximizing the benefits of flexible resources under the guidance of time-of-use price (TOUP) is constructed to give full play to the ability of flexible resources to respond to power grid dispatching. Based on Stackelberg game theory

the Stackelberg game model containing power tracking objective of virtual power plant (VPP) and maximization objective of users benefit is established with TOUP as a link

and the Kriging model is introduced to accelerate the game solving. Simulation results show that the TOUP obtained from the Stackelberg game can not only guide the VPP to reach higher precision in power tracking

but also improve its power quality. This model is suitable for application scenarios with various flexible resource types

weather types

comfort requirements

power tracking objectives

electricity price parameters

etc. Compared with the genetic algorithm and particle swarm optimization

the solution method of the proposed model achieves a speedup of over 10 times.

关键词

Keywords

references

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Related Author

ZHAO Chen

PENG Siyuan

HE Ping

WANG Shuai

WU Xiaopeng

FAN Jiale

JIANG Jiamei

LI Jiamei

Related Institution

College of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry

China Energy Investment Group Co., Ltd.

School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University

Kunming Power Exchange Center Co., Ltd.

School of Electric Power, South China University of Technology

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