基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究

潘婷; 张艺凡; 董厚琦; 曾鸣; 张晓春

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1005

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基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究

更新时间：2025-12-17

- 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究
- Issue 10, Pages: 455-465(2025)
- 作者机构：
- 作者简介：
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1005
  CLC： M73
- Published Online：31 October 2025，
  
  Published：31 October 2025
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潘婷, 张艺凡, 董厚琦, et al. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 2025, (10): 455-465.
DOI：

潘婷, 张艺凡, 董厚琦, et al. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 2025, (10): 455-465. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1005.

摘要

提出一种虚拟电厂多主体效益分配方法

从两个方面对传统Shapley值法进行改进。一方面

综合考虑各主体对联盟的资源投入、风险承担、减排贡献3方面因素

引入修正因子对传统Shapley值进行修正;另一方面

采用基于强化学习的抽样方法对主体效益进行近似计算

解决了参与主体数量较大产生的分配过程“组合爆炸”问题。并将所提模型应用于某虚拟电厂实例仿真

在保证计算准确性的同时

缩短了计算时间。

Abstract

This paper proposes a multi-agent benefit distribution method for virtual power plants

incorporating two major improvements to the traditional Shapley value approach. Firstly

a correction factor is introduced to adjust the classical Shapley value by comprehensively accounting for each agent’s resource input

risk exposure

and contribution to emission reduction within the coalition. Secondly

a reinforcement learning-based sampling method is employed to approximate benefit distribution

effectively addressing the “combinatorial explosion” problem caused by a large number of participating agents. The proposed model is applied to a case study of a virtual power plant

demonstrating enhanced computational efficiency without compromising accuracy.

关键词

Keywords

references

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