(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210732965.4 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 赣南师范大学 地址 341000 江西省赣州市章贡区赣南师 范大学黄金校区 (72)发明人 张文　祝钰　谢婉琪　陈建萍　 王军　 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种光伏并 网发电场地调度分析方法 (57)摘要 本发明公开了一种光伏并网发电场地调度 分析方法。 通过建立电网运营商、 光伏并网发电 承包商和场地拥有者的三方演化博弈关系， 分析 出其策略空间和收益函数以及期望收益和复制 动态方程， 给出承包商接纳流转场地的调度优化 分析， 从而为承包商参与光伏发电并网建设提供 调度策略参 考。 权利要求书6页 说明书7页 附图1页 CN 115048796 A 2022.09.13 CN 115048796 A 1.一种光伏并 网发电场地调度分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 设定参与光伏并网发电场地调度的三方主体， 即电网运营商(运营商)、 光伏并 网发电承包商(承包商)和场地拥有者(拥有者)， 都以追求自身利益最大化为目标进 行三方 演化博弈， 三方根据他方的变化不断动态调整直至达到三方演化博弈模型达到演化稳定均 衡状态； 设定运营商的策略集为{奖励， 不奖励}， 即是否选择超过光伏并网发电目标时给与 承包商奖励， 承包商的策略集为{接纳， 不接纳}， 即是否接纳拥有者的场地进入光伏并网发 电， 拥有者的策略集为{流转， 不流转}， 即是否选择流转场地参与光伏并网发电； 设定运营 商选择“奖励”的概率为x， 则 “不奖励”的概率为1 ‑x； 承包商选择 “接纳”的概率为y， 则 “不接 纳”的概率为1 ‑y； 拥有者选择 “流转”的概率为z， 则 “不流转”的概率为1 ‑z； 通过对运营商、 承包商和拥有者的博弈模型进行设定， 其策略空间分别为(奖励， 接纳， 流转)即(1,1,1)， (奖励， 接纳， 不流转)即(1,1,0)， (奖励， 不接纳， 流转)即(1,0,1)， (奖励， 不接纳， 不流转) 即(1,0,0)， (不奖励， 接纳， 流转)即(0,1,1)， (不奖励， 接纳， 不流转)即(0,1,0)， (不奖励， 不接纳， 流 转)即(0,0,1)， (不奖励， 不接纳， 不 流转)即(0,0,0)等8种组合； 步骤2： 光伏并网发电场 地调度中运营商、 承包商和拥 有者等三方博弈策略空间对应的 t运营时段 下收益函数可表示为： 1)当策略组合 为(1,1,1)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝ λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)+γ1(t)·σ2(t)]+λ2(t)·[β1(t)·σ1(t)+γ1(t)· σ2(t)]‑λ3(t)·[β1(t)+γ1(t)]‑α2(t)·u[β1(t)·σ1(t)+γ1(t)·σ2(t)‑θ ] 其中， λ1(t)为运营商出售电力 资源的单价， α1(t)为运营商拥有的非光伏类电力资源， β1(t)为承包商从别处获取的光伏并网场地资源， σ1(t)为承包商从别处场地可转化光伏电 力资源的系数， γ1(t)为拥有者可流转的场地资源， σ2(t)为流转场地资源可转化光伏电力 资源的系数， λ2(t)为运营商从政府得到光伏并网发电的单位补贴， λ3(t)为运营商给承包商 开展光伏并网工程的单位支出， α2(t)为运营商给承包商开展光伏并网工程超过目标规模 的奖励， u()为单位阶跃函数， θ 为 开展光伏并 网工程的目标规模； 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·[β1(t)+γ1(t)]+α2(t)·u[β1(t)·σ1(t)+γ1(t)·σ2(t)‑θ ]‑[β1(t)+γ1 (t)]·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 其中， λ4(t)为承包商进行光伏并网施工的单位成本， λ5(t)为承包商给与流转场地的单 位费用， λ6(t)为承包商争取流 转场地的单位投入； 拥有者的收益 函数为Q(t)＝γ1(t)·λ5(t)； 2)当策略组合 为(1,1,0)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t)‑α2(t)·u [β1(t)·σ1(t)‑θ ] 承包商的收益 函数为 P(t)＝λ3(t)·β1(t)+α2(t)·u[β1(t)·σ1(t)‑θ]‑β1(t)·[λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)]‑γ1 (t)·λ6(t) 拥有者的收益函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)， 其中， λ7(t)为拥有者平时利用流转场地的 单位收入； 3)当策略组合 为(1,0,1)时， 运营商的收益 函数为权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115048796 A 2O(t)＝λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t)‑α2(t)·u [β1(t)·σ1(t)‑θ ] 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·β1(t)+α2(t)·u[β1(t)·σ1(t)‑θ ]‑β1(t)·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 拥有者的收益函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)， 其中， λ7(t)为拥有者平时利用流转场地的 单位收入； 4)当策略组合 为(1,0,0)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t)‑α2(t)·u [β1(t)·σ1(t)‑θ ] 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·β1(t)+α2(t)·u[β1(t)·σ1(t)‑θ ]‑β1(t)·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 拥有者的收益函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)， 其中， λ7(t)为拥有者平时利用流转场地的 单位收入； 5)当策略组合 为(0,1,1)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝ λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)+γ1(t)·σ2(t)]+λ2(t)·[β1(t)·σ1(t)+γ1(t)· σ2(t)]‑λ3(t)·[β1(t)+γ1(t)] 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·[β1(t)+γ1(t)]‑[β1(t)+γ1(t)]·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 拥有者的收益 函数为Q(t)＝γ1(t)·λ5(t)； 6)当策略组合 为(0,1,0)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝ λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t) 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·β1(t)‑β1(t)·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)]‑γ1(t)·λ6(t) 拥有者的收益 函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)； 7)当策略组合 为(0,0,1)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝ λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t) 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·β1(t)‑β1(t)·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 拥有者的收益 函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)； 8)当策略组合 为(0,0,0)时， 运营商的收益 函数为 O(t)＝ λ1(t)·[α1(t)+β1(t)·σ1(t)]+λ2(t)·β1(t)·σ1(t)‑λ3(t)·β1(t) 承包商的收益 函数为 P(t)＝ λ3(t)·β1(t)‑β1(t)·[ λ4(t)+λ5(t)+λ6(t)] 拥有者的收益函数为Q(t)＝γ1(t)·λ7(t)， 其中， λ7(t)为拥有者平时利用流转场地的 单位收入； 步骤3： 通过运营商、 承包商和拥有者等三方博弈策略空间对应的t运营时段下收益函 数可给出运营商、 承 包商和拥有者 等三方的期望收益和复制动态方程: 1)运营商选择 “奖励”策略时的期望收益 为权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115048796 A 3