分布式经济调度：基于多智能体一致性算法的电力系统优化策略

本文主要探讨的是电力系统经济调度问题的分布式解决方案，针对集中式优化方法在面对未来电网灵活性需求和技术更新如柔性负荷广泛渗透和电力元件“即插即用”时的局限性。传统的集中式经济调度依赖于高度集中的控制，这在通信复杂和不稳定的情况下效率低下，且建设成本较高。为解决这些问题，作者提出了一种基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略。 多智能体系统的核心在于所有节点（发电机组和柔性负荷）需要达成一致，这一问题在分布式优化中尤为重要。文章引用了先前的研究成果，如"Leader-Follower"分布式一致性算法、Leader选择方法、两层分布式算法等，它们在电力系统优化中展现了潜力。然而，这些研究尚未充分考虑到柔性负荷在经济调度中的角色，这是本文的一大创新点。 作者将发电机组和柔性负荷模型化为智能体，并构建一个多智能体系统，通过局部通信网络进行信息交换。这种模型允许智能体在保持局部信息的同时，通过全局协作实现电力系统的经济调度。文章的核心贡献是设计了一种一致性算法，将发电机组的增量成本（IC）和柔性负荷的增量效益（IB）作为一致性变量，以实现对柔性负荷的纳入，从而提升经济调度的效率和适应性。 通过算例仿真和分析，研究结果验证了这种基于多智能体系统一致性算法的分布式经济调度策略的有效性和实用性。它不仅降低了对中央调度中心的依赖，减少了通信成本，还能在电网拓扑变化和通信限制的环境下维持电力系统的稳定运行。因此，该研究对于未来电力系统的智能化管理和经济高效运行具有重要意义。