基于Stackelberg博弈的配电网光伏能量共享优化框架：动态定价与多区域协同策略

为解决分布式网络中光伏(PV)利用率低、动态定价复杂及多区域能量共享(P2PESh)协调难题，研究人员提出了一种基于Stackelberg博弈的新型框架，整合动态定价、网络使用费及负荷响应策略。通过增强人工旅鼠算法(EALA)优化，实现了能源服务商(ESP)利润最大化与用户收益提升，验证了框架在真实系统中的经济性与电网稳定性。该研究为可再生能源整合提供了可持续解决方案。

　　

全球能源转型浪潮下，光伏(PV)系统的大规模部署为电网带来了双重挑战：如何高效利用间歇性可再生能源，同时维持配电网稳定？传统集中式管理模式难以应对分布式能源(DER)的时空波动性，而点对点能量共享(P2PESh)虽能提升灵活性，却面临动态定价、网络约束和多区域协调的复杂博弈。尤其当光伏渗透率提高时，能量共享区域(ESR)的划分、用户负荷响应与电网运营成本间的矛盾日益突出。

针对这一难题，中国的研究团队在《Renewable Energy》发表论文，提出了一种基于Stackelberg博弈的创新型框架。该研究首次将能源服务商(ESP)作为领导者，通过动态定价策略协调多区域能量共享，同时允许用户作为跟随者自主选择ESR并优化柔性负荷。研究采用改进的人工旅鼠算法(EALA)解决高维非凸优化问题，结合网络使用费模型与用户效用函数，实现了ESP利润最大化与电网运行效率的平衡。

关键技术方法包括：1) 构建Stackelberg博弈模型，量化ESP与用户间的动态博弈关系；2) 设计多区域定价策略与网络使用费机制；3) 开发EALA算法优化高维解空间；4) 基于改进IEEE 118节点系统进行实证验证。

Profit Modeling for ESPs in Decentralized Energy Markets
研究建立了ESP利润最大化模型，通过差异化定价策略（购买价λ_buy与销售价λ_sell）和网络使用费，证明Stackelberg均衡存在唯一性。算例显示动态定价使ESP利润提升23.7%。

Enhanced Artificial Lemming Algorithm Optimization
EALA通过自适应探索机制与局部搜索结合，在解决非凸优化问题时收敛速度较传统算法快40%，尤其适应光伏出力与负荷的实时波动。

Numerical Results
在改造的IEEE 118节点系统中，多区域能量共享使光伏消纳率提高18.2%，用户用电成本降低12.4%，同时电网峰值负荷下降15.8%。

Conclusion
该框架的创新性体现在三方面：首先，通过Stackelberg博弈将ESP主导权与用户自主性有机结合；其次，EALA算法有效处理了多目标优化中的维度灾难问题；最后，网络使用费机制避免了"搭便车"现象。实际应用表明，该方案使能源供应商利润率提升30%，同时增强配电网电压稳定性（波动减少22%）。

研究为大规模分布式光伏并网提供了可扩展的管理范式，其动态定价与区域协同策略对构建新型电力市场具有启示意义。未来工作可探索区块链技术在该框架中的集成，以进一步提升交易透明度。作者Xi Zhang、Qiong Wang、Chuan Liu和Jie Yu特别指出，该成果已在中国某大型城市电网的分布式资源协同控制项目中试点应用。