电力系统分布式模型预测控制方法综述与展望

《电力系统分布式模型预测控制方法综述与展望(共52页)》是一篇全面介绍电力系统中分布式模型预测控制（DMPC）技术的学术论文。文章首先回顾了模型预测控制的基本原理及其在电力系统中的应用背景，分析了传统集中式控制方法的局限性，进而引出分布式控制的必要性和优势。

该文详细梳理了近年来分布式模型预测控制在电力系统中的研究进展，涵盖了多代理系统、协同优化、通信约束、鲁棒性设计等多个关键方面。通过对不同算法和策略的比较，文章总结了现有方法在实时性、计算效率和控制精度方面的表现，并指出了当前研究中存在的主要问题。

此外，文章还探讨了分布式模型预测控制在新能源接入、微电网运行、需求响应等现代电力系统应用场景中的潜力与挑战。作者强调了未来研究应关注如何提升系统的可扩展性、降低通信开销以及增强对不确定性的适应能力。

最后，文章提出了对未来研究方向的展望，包括引入人工智能技术、发展更高效的分布式优化算法以及构建更加灵活的电力系统控制架构。通过这篇综述，读者可以深入了解分布式模型预测控制在电力系统中的现状、问题和未来发展趋势，为相关领域的研究人员提供有价值的参考。