近年来,越来越多的家庭用户接入分布式电源,实现了用户从能源消费者到“产消者”的转变,这使得用户能够自主管理发用电以实现效用最优。然而,由于风、光等分布式能源出力和用户用电行为的不确定性,如何有效实现家庭用户电能供需平衡成为目前亟需解决的问题。考虑到储能和电动汽车充放电行为的可控性和灵活性,可采用车-家互动技术并配合储能系统来解决家庭微网内源-荷双端协同调度问题,并采用点对点交易方式在多个用户间开展电能交易,最大限度维持用户群内电能供需平衡。此外,通过聚类技术挖掘海量用户负荷数据,分析家庭用户不同用电行为的互补性特点,为用户间电能交易的有效开展提供基础。因此,论文将家庭用户作为研究对象,以解决可再生能源消纳率低、家庭用户电能供需失衡等问题为落脚点,基于改进聚类与联盟合作博弈,研究家庭用户电能交易策略。具体研究内容如下:基于改进DBSCAN算法的家庭用户典型负荷曲线提取。首先,采用非参数核密度估计法确定聚类算法输入参数,根据不同用户负荷数据集的分布特征实现邻域半径参数自适应确定。其次,基于聚类效果指标思想,选择能使聚类效果指标最大的近邻距离矩阵中对应的列数作为邻域样本数阈值参数。最后将计算得到的聚类算法输入参数用于各家庭用户负荷聚类。仿真结果表明,所提出的改进密度聚类算法能够准确提取家庭用户典型负荷曲线。考虑相似性综合度量的负荷曲线改进谱聚类算法。首先,通过提取家庭用户典型负荷曲线的局部极值点得到低维极值特征时间序列,实现原高维负荷曲线的降维。其次,采用改进动态时间归整法度量负荷曲线的形态相似性,并结合高斯核函数度量的距离相似性结果综合计算相似性权值,从而改善相似性单一度量的谱聚类算法聚类效果。在算例分析中,将本文改进算法与多种聚类算法进行对比,验证了本文所提方法在实现家庭用户典型负荷曲线聚类的合理性与优越性。基于联盟合作博弈的聚类家庭用户电能交易策略。首先,构建了含风、光、储和电动汽车在内的产消用户负荷模型,在此基础上,建立家庭用户-家庭用户交易电价联盟合作博弈模型并计算合作博弈特征函数。其次,基于电能供需比改进交易电价,提升价格对用户参与电能交易的吸引力。最后,提出子联盟对收益分配集满意度最优策略,实现联盟内部各家庭用户收益稳定分配。仿真结果表明,所提电价改进方法与交易策略在小规模家庭用户组成的电能共享用户群体中,能够有效激励家庭用户参与电能交易,并为产消用户和消费用户带来可观的收益。