伴随着能源危机与环境污染日益严重,开发和利用可再生能源对于人类社会的可持续发展具有重要意义。为了保障含可再生能源电网的安全、可靠、经济运行,学者们提出了智能电网的概念。经济调度问题是指在满足相关物理约束的前提下,针对预测需求,寻找最经济的安全发电分配,以满足系统负载的用电需求,其对智能电网的运行规划至关重要。电网运行条件的频繁、剧烈变化要求经济调度算法可快速收敛。为了实现这一目标的同时,减少信息交换,论文研究了事件触发机制下的有限时间分布式经济调度问题。首先,论文针对智能电网中的经济调度问题,以最小化发电成本为目标建立优化模型,并根据KKT条件,将其等价转化为发电机组的微增率一致性问题。在此基础上,为了减少信息交换,论文基于多智能体系统框架,提出了一种分布式事件触发有限时间算法,并对该算法的收敛性进行分析。研究结果表明,该算法在始终满足供需平衡的同时,可在有限时间内收敛到最优解的邻域且不会发生芝诺行为。接着,针对发电机组的初始状态难以获取这一实际约束,论文进一步研究了固定时间经济调度问题。将发电机组的微增率视为一致性变量,论文基于固定时间一致性,提出了一种分布式事件触发固定时间算法。理论分析表明,该算法可得到独立于初始状态的收敛时间的上界,且任意两次事件触发时间间隔存在正的下界。将该算法分别用于IEEE 14节点系统和IEEE 162节点系统,仿真结果表明,论文所提出的分布式经济调度算法可在1秒内收敛到最优解的邻域。最后,考虑任意初始分配下的固定时间经济调度问题。论文根据对偶理论,将经济调度问题等价转化为一个分布式无约束优化问题。为了求解该问题,论文基于对偶梯度法提出了一种分布式事件触发固定时间对偶梯度算法。该算法可在固定时间内得到各发电机组的最优发电功率,且不需要初始分配满足供需平衡。理论分析表明所设计的事件触发通信存在最小事件间隔时间。将该算法分别用于IEEE 57节点系统和IEEE 118节点系统,仿真结果验证了论文所提算法的有效性和可扩展性。