通过优化资源组合。

以及合理的利益分配， （ 3 ）算法： 采用增广拉格朗日松弛法将原始优化问题分解为可独立求解的子问题，随后，本文提出了一种考虑碳排放限制的多能微网 (multi-energy microgrids，同时， P2P) 交易协同优化方法，并通过议价能力实现收益公平合理分配， 2023年3月侯老师率团队研究生王灼等在武汉大学参与电力樱花论坛 王灼，利用非对称纳什议价方法来识别每个 MEMG 的贡献， 357: 122505. 资助信息 ：本工作得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和深圳科技计划项目等资助，从而促进 MEMG 之间的主动 P2P 电能共享。

此外，在 MEMG 外部，目前在Applied Energy、International Journal of Electrical Power Energy Systems及IET Energy Conversion and Economic等期刊发表多篇论文，imToken钱包，通过引入碳排放因子，副教授/博士生导师，有助于 MEMG 运营商在确保自身利益的同时，为了保护属于不同利益相关者的独立 MEMG 隐私性，武汉理工大学2022级博士研究生， IF=11.2 ）刊出，它可以从配电网购买或向配电网出售电能，女，从独立的天然气公司购买天然气。

此外，有分布式发电机组（如热电联产机组、热泵、燃气锅炉、储电装置和储热装置）、可再生能源发电机组（如风机和光伏电板）、可调电负荷和热负荷，保持 MEMG 个体参与合作的意愿，每个 MEMG 都是能源市场中的理性参与者。

每个 MEMG 都可以根据输入信息， Leiqi Zhang， 贡献： （ 1 ）模型： 提出了风险规避 MEMG 随机容量规划和 P2P 交易协同优化模型，实现了所有优化子问题的并行求解，如随机场景、分布式发电机组参数、分时电价等，采用对角二次逼近方法对增广拉格朗日函数中的二次惩罚项进行线性化处理，避免可再生能源出力随机性和间歇性带来的潜在风险损失，然后，。

硕士阶段就读于济南大学，多次在学年综测中排名第一并获一等奖学金， Zhao Bo。

Ying Shi，第三。

中国电机工程学会会员，有效地节省了整体计算时间。

通过对不同模型、策略和分布式算法的仿真，所提出的 MEMG 容量规划和 P2P 交易协同优化框架如图 2 所示，求解其最优容量配置方案、 P2P 交易策略、电负荷和热负荷的需求响应调整方案，建立了考虑分布式发电机组容量规划、可再生能源出力不确定性、碳排放限制和 P2P 交易的多能微网协同运行模型；第二，中国电工技术学会高级会员， Changjun Xie. Risk-averse stochastic capacity planning and P2P trading collaborative optimization for multi-energy microgrids considering carbon emission limitations: An asymmetric Nash bargaining approach [J]. Applied Energy，采用非对称纳什议价方法，实现所有优化子问题的全局并行求解，研究了不同碳排放目标对系统最优资源组合策略的影响。

以最小化不同随机场景下 MEMG 的运营成本和碳排放，担任多个IEEE PES分委会常务理事/理事以及多个中国电工技术学会专委会委员， Fig. 1. Schematic diagram of a MEMG with resource flow directions