A Multi-agent Collaborative Optimization Method for Integrated Energy Systems Based on Green Certificate-stepped Carbon Trading Joint Mechanism

CHEN Ji; WANG Bing; CHEN Yuquan; LIU Mengmeng; DU Yang

doi:10.20204/j.sp.2025.09002

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A Multi-agent Collaborative Optimization Method for Integrated Energy Systems Based on Green Certificate-stepped Carbon Trading Joint Mechanism

更新时间：2025-12-16

- A Multi-agent Collaborative Optimization Method for Integrated Energy Systems Based on Green Certificate-stepped Carbon Trading Joint Mechanism
- Vol. 53, Issue 9, Pages: 10-18(2025)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学,江苏,常州,213200
  2. 国网上海市电力公司,上海,200437
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.09002
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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陈霁,王冰,陈玉全,刘萌萌,杜洋.基于绿证-阶梯碳交易联合机制的综合能源系统多主体协同优化方法[J].智慧电力,2025,53(9):10-18.

CHEN Ji, WANG Bing, CHEN Yuquan, et al. A Multi-agent Collaborative Optimization Method for Integrated Energy Systems Based on Green Certificate-stepped Carbon Trading Joint Mechanism[J]. 2025, 53(9): 10-18.
陈霁,王冰,陈玉全,刘萌萌,杜洋.基于绿证-阶梯碳交易联合机制的综合能源系统多主体协同优化方法[J].智慧电力,2025,53(9):10-18. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09002.

CHEN Ji, WANG Bing, CHEN Yuquan, et al. A Multi-agent Collaborative Optimization Method for Integrated Energy Systems Based on Green Certificate-stepped Carbon Trading Joint Mechanism[J]. 2025, 53(9): 10-18. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09002.

摘要

为解决综合能源系统中引入绿证-阶梯碳交易后多主体协同优化问题，提出一种基于绿证-阶梯碳交易联合机制的综合能源系统多主体主从博弈优化方法。首先，设计绿证-阶梯碳交易联合交易机制，构建能源交易服务商、能源供应商与用户间的Stackelberg主从博弈模型；其次，采用分层差分进化算法结合CPLEX求解器进行模型求解；最后，仿真结果表明，该机制在实现多方主体收益最大化的同时，有效提升了综合能源系统的降碳能力。

Abstract

To address the multi-agent collaborative optimization problem in integrated energy systems (IES) after introducing green certificate-stepped carbon trading mechanisms

this paper proposes a Stackelberg game-based optimization method for IES multi-agent systems under a green certificate-stepped carbon trading joint mechanism. Firstly

a joint trading mechanism for green certificates and stepped carbon trading is designed

establishing a Stackelberg game model among energy trading service providers

energy suppliers

and users. Secondly

a hierarchical differential evolution algorithm combined with the CPLEX solver is employed to solve the model. Finally

simulation results demonstrate that this mechanism effectively maximizes benefits for all participating entities while significantly enhancing the carbon reduction capability of integrated energy systems.

关键词

Keywords

references

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