综述：城市自适应能源系统的计算博弈论模型：算法、策略与工程应用全面评述

本综述深入探讨了博弈论模型（包括静态、动态、重复及演化博弈）在智能电网中的应用，系统分析了其在动态定价（Dynamic Pricing）、需求响应（DR）、多智能体系统（MAS）及强化学习（RL）等领域的创新机制，为可持续城市能源管理提供了理论框架与工程实践路径。

　　

博弈论模型与城市能源系统的融合背景

随着智能电网在城市环境中的快速普及，电力用户的动态性与不确定性行为对可持续能源管理、需求响应优化及电网韧性提出了重大挑战。博弈论通过为电力用户间的策略互动提供严谨而灵活的建模框架，成为解析用户行为的关键工具，尤其在动态定价、负荷管理和需求侧参与等领域展现出显著优势。

博弈论模型的分类与应用机制

本综述系统梳理了静态博弈、动态博弈、重复博弈和演化博弈等模型在城市能源系统中的应用。静态博弈侧重于短期策略均衡，常用于分析即时电价对用户行为的激励效应；动态博弈则引入时间维度，模拟用户长期策略调整过程，例如通过多阶段博弈优化储能设备调度；重复博弈通过迭代交互促进合作行为，提升电网稳定性；演化博弈则从群体行为演化角度解释策略扩散机制，尤其适用于分布式能源（DER）接入场景。

计算技术与博弈论的协同创新

通过整合强化学习（RL）和多智能体系统（MAS）等先进计算技术，博弈论模型实现了自适应智能机制的突破。强化学习通过奖励函数优化用户策略，在不确定性环境中支持风险规避与多目标决策；多智能体系统则通过分布式协同计算，模拟大规模用户群体的复杂互动，为实时电价策略和负荷分配提供算法支持。

工程实践与案例研究

在需求响应（DR）领域，博弈论模型被用于设计动态电价机制，激励用户削减高峰负荷；在分布式能源管理方面，其通过纳什均衡求解实现光伏与储能系统的协同调度；电动汽车（EV）充电场景中，博弈框架优化了充电站选择与电价响应行为，显著降低电网压力。这些案例表明，博弈论能够通过行为优化提升系统稳定性与能效。

研究局限与未来方向

现有研究尚未充分纳入社会经济因素与个性化行为模型，难以全面反映智能城市的发展需求。未来需融合心理学与社会学变量，构建更精细的用户行为框架，同时探索跨学科方法（如计算社会科学与能源信息学）以推动可持续城市能源管理的创新。

结论与展望

博弈论模型为自适应、韧性与可持续的智能电网设计提供了理论基础与实践路径。通过行为建模与智能算法的深度融合，其能够应对城市能源系统的动态挑战，为政策制定者、研究人员及工程师提供 actionable insights，推动智能城市能源系统的转型与升级。