大力开发利用分布式能源是缓解能源短缺和减轻环境污染的重要途径。由于分布式能源广泛分散的分布特点,现有的电力系统难以对其实施有效地调度管理,大大抑制了分布式发电并网的发展。虚拟电厂借助先进的信息技术与管理理念,可以有效地聚合大范围地域内分散的分布式能源,实现各类能源的互联共享,更好地发挥了其在能源市场中的经济性。此外,各分布式能源单元在智能体的代理下,能够快速高效地进行单元间的分布式通信,并在局部单元之间进行数据收集、信息交换和状态协调,从而达到各单元某些运行特性的一致性,最终实现分布式能源的优化控制。因此,考虑应用多智能体一致性设计分布式调度策略来实现虚拟电厂的最优运行。本文致力于基于多智能体一致性进行虚拟电厂的分布式经济调度策略的研究来实现分布式能源的优化管理,具体工作如下:(1)分布式能源类型多样、分布分散、机组特性差异大,提出一种基于多智能体系统及Leader-Follower一致性的分布式优化算法来制定虚拟电厂的分布式优化运行方案。本方案的优化策略是:通过优化各分布式能源的边际成本达到一致,实现虚拟电厂总成本的最小化目标。(2)分布式发电机组在实际运行中会遇到阀点加载效应、禁止运行区、多燃料选项等非凸情况,致使机组的耗量成本函数并非可导。考虑建立虚拟电厂的非凸优化调度模型,并采用一种分布式随机无梯度算法求解该非凸优化问题,从而实现虚拟电厂的分布式经济调度策略。(3)考虑到分布式发电机组间的通信网络并非理想,实际通信中会产生通信延迟、信道噪声、拓扑时变等问题。对非理想通信网络下虚拟电厂的分布式经济调度问题进行建模分析,并采用分布式原对偶次梯度算法对该模型进行优化求解,最终实现虚拟电厂的分布式经济调度策略。本文通过MATAB仿真分析实现了对虚拟电厂各项分布式调度策略研究的验证。通过算例仿真与结果分析验证了分布式一致性算法、分布式随机无梯算法、分布式原对偶次梯度算法的有效性。