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📋 📋 📋 本文目录如下： 🎁 🎁 🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
随着分布式电源(distributed generation，DG)的渗透率不断提高，传统的配电网系统从被动单向的
供电网络转变为功率双向流动的有源网络，使得配电网运行和控制面临诸多新挑战。依靠网络升级或运行结构变化等方法维持配电网可靠运行的成本高而且被动，将不再适用。采用主动策略来控制和管理配电网中的分布式可控资源成为系统运行方式优化以及提高可再生能源渗透率的主要手段。
2008 年，国际大电网会议(CIGRE)提出了“配电网主动运行与发展”研究主题[1]，主动配电网(active
distribution network，ADN)是在主网和配网协同控制的基础上，具有分布式发电、储能和需求侧响应等电源、负荷调控手段，能够针对电力系统的实际运行状态，以安全性、经济性为调控目标，适应 调节其电源、网络及负荷的配电网。
随着 ADN 的分布式特性越来越明显，数据交互越来越多，控制方式越来越灵活，传统的集中式
控制方法已难以实现对 ADN 中多种 DG 的灵活、有效控制。近年来，国内外学者对 AND 的分布式电压无功优化控制问题展开了研究。文献[5-6]提出多时空尺度下 ADN 分布式协调控制框架，从短期区域自治和长期全局优化 2 个不同时空尺度研究了协调控制策略。此方案将分布式控制与集中式控制相结合，实现混合式优化，并未完全摆脱集中式控制束缚。多代理系统(multiple agent system，MAS)具有良好的自治性、适应性、协调性和社会性，ADN 分布式电压控制中得到应用。
ADMM 算法形式简单、收敛性好、鲁棒性强，且不要求子优化目标函数严格凸和有限，是近年来获得广泛应用的分布式数学优化方法：
📚2 运行结果
本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：
1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法
2、论文<基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌>中的串行高斯-赛德尔迭代方法
3、论文<基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌>中的并行雅克比迭代方法
程序的应用场景为参考文献<主动配电网分布式无功优化控制方法_梁俊文>中的无功优化方法，具体区域的划分可能有
细微差别，但是方法通用；
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]瞿小斌,文云峰,叶希等.基于串行和并行ADMM算法的电—气能量流分布式协同优化[J].电力系统自动化,2017,41(04):12-19.
[2]梁俊文,林舜江,刘明波.主动配电网分布式无功优化控制方法[J].电网技术,2018,42(01):230-237.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1331.
