环境污染、资源短缺等全球性问题日益严重,世界各国开始加强对太阳能、风能等新能源的开发利用。分布式发电技术作为新能源发电的重要技术手段,近年来得到大力发展。为缓解分布式电源对主电网的冲击,充分发挥分布式发电技术优势,微电网系统应运而生。微电网广泛采用分层控制结构,由初级控制层、二级电压/频率控制层和三级优化调度层组成。传统集中式控制需要复杂的通信网络对微电网系统全局信息进行采集,其不再适合结构灵活变化的微电网系统。因此,基于多智能体协调控制理论的微电网分布式协调控制方法得到广泛研究。本文考虑实际微电网系统的通信网络存在通信约束,对通信时延、低通信量以及通信丢包下的微电网优化调度问题进行研究。同时,为解决微电网传统下垂控制存在频率偏差问题,也对微电网分布式协调控制问题进行了研究。论文主要工作及贡献如下:(1)研究通信时延下微电网分布式优化调度问题。针对不同形式通信时延,提出三种不同的分布式优化调度算法,并对通信时延所产生的影响进行严格理论分析。首先,针对一致通信时延,利用解析法和矩阵摄动法对算法进行理论分析。证明算法严格收敛至微电网优化调度优化解。同时,推导出算法所允许通信时延的严格上界。针对不一致通信时延,提出两种不同的分布式优化调度算法。利用广义奈奎斯特稳定判据和盖尔圆盘定理对算法进行频域分析,推导出每种算法稳定的充分条件以及通信时延的上界。(2)研究低通信量微电网分布式优化调度问题。为降低分布式优化调度算法执行过程中微电网通信网络的通信量,提出分布式事件触发优化调度算法。基于事件触发控制仅在系统状态满足某种预设条件时更新控制器的控制思想,提出三种分布式事件触发优化调度算法。首先,在传统连续分布式优化调度算法基础之上,给出其分布式事件触发控制的算法形式。利用李雅普诺夫稳定性分析方法,设计两种不同的事件触发条件。通过严格的数学分析,证明算法在两种事件触发条件之下均不存在芝诺现象(Zeno behavior)。有效降低算法在执行过程中发电单元之间的通信量,减少对通信网络的带宽要求。其次,为避免控制器连续检测事件触发条件,提出综合时间触发与事件触发机制的分布式优化调度算法。将周期采样控制与分布式事件触发控制相结合,实现控制器仅需周期性检测事件触发条件。同时,引入周期采样控制,可巧妙避免芝诺现象。基于李亚普诺夫稳定性分析方法,给出算法稳定收敛的充分条件。最后,在综合时间触发与事件触发机制的分布式优化调度算法基础之上,进一步考虑存在通信时延的情况,给出算法的收敛性分析。(3)研究网络通信丢包下微电网分布式优化调度问题。在微电网通信网络存在通信丢包的情况下,常规分布式优化算法的收敛性无法保证。为解决上述问题,首先基于牛顿-拉夫逊方法将微电网优化调度问题转化为平均一致性问题,进而利用考虑通信丢包的分布式平均一致性算法解决微电网优化调度问题。针对微电网优化调度问题中发电单元不等式约束进行分析证明。最后给出网络通信丢包下微电网分布式优化调度算法及其具体实施步骤。(4)研究微电网分布式优化协调控制问题。为解决传统下垂控制引起的频率偏差问题以及发电单元输出的有功功率非优化分配问题,基于论文给出的优化调度算法,进一步提出两种微电网分布式优化协调控制方法。首先,给出一种考虑优化调度层、二次控制层、初级下垂控制层具有不同控制时间尺度的分层结构优化协调控制方法。通过引入分布式二级控制与具有优化参数的下垂控制器,保证发电单元有功功率输出为优化调度值且系统频率为额定频率。接着,给出一种并行结构的实时分布式优化协调控制方法。综合实时优化调度层和初级控制层即可实现发电单元输出有功功率为优化值,且系统频率为额定频率。