MATLAB 代码：基于分布式 ADMM 算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究
关键词：分布式调度 ADMM 算法 交替方向乘子法 碳排放 最优潮流
仿真平台：MATLAB+CPLEX GUROBI 平台
在当前社会对环境保护的高度关注下，低碳调度成为电力系统优化的研究热点之一。为了解决考虑碳
排放交易的电力系统优化调度的问题，本研究基于分布式 ADMM 算法，通过 MATLAB 代码实现了一个
高效准确的最优潮流调度系统。
首先，在代码的设计中，我们采用了分布式调度的方式。为了实现这一目标，我们首先对测试系统进
行了分区，以便后续的 ADMM 算法的应用。分区后的系统能够更好地适应多个节点的通信和计算需求
，提高了调度系统的运行效率。
其次，本代码构建了一个基于 DC-DOPF 模型的最优潮流问题作为主要应用场景。DC-DOPF 模型是一
种常用的电力系统优化模型，可以在实际电力系统中得到有效应用。在考虑碳排放交易的情况下，我
们将碳排放作为一个重要的约束条件，从而实现了低碳调度目标。
在算法的选择上，本代码采用了 ADMM 算法，即交替方向乘子法。ADMM 算法是一种分布式优化算法
，可以有效处理大规模优化问题，并且具有较好的收敛性和鲁棒性。通过交替更新变量和乘子，ADMM
算法能够快速求解最优潮流问题，并且能够保证求解结果的准确性和稳定性。
在代码实现的过程中，我们注重了代码质量的提升。通过 MATLAB 语言的灵活性和强大的数学计算能
力，我们编写了高效可靠的代码，并利用 CPLEX 和 GUROBI 等优化求解器提高了代码的求解效果。
这些措施保证了代码在各种场景下的可靠性和稳定性。
综上所述，基于分布式 ADMM 算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究的 MATLAB 代码是一种
高效准确的解决方案。通过分布式调度、DC-DOPF 模型的应用和 ADMM 算法的求解，该代码能够实现
低碳调度的目标，并且具有较高的代码质量和求解效果。相信这一研究对于电力系统优化调度领域的
研究和实践具有重要的指导意义。
