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
在如今追求低碳发展的背景下，电力系统的优化调度变得越来越重要。本文基于分布式 ADMM 算法，
以考虑碳排放交易的电力系统优化调度为研究主题，旨在解决最优潮流问题。
首先，为了实现分布式调度，我们对测试系统进行了分区。分区可以提高算法的并行性和效率，使得
电力系统的优化调度更加快速精确。采用 ADMM 算法的优势在于其能够将问题分解为多个子问题进行
求解，并通过交替更新变量和乘子的方式取得收敛性能。因此，在进行分区前，我们需要对测试系统
进行合理的划分，以便分布式 ADMM 算法的应用。
其次，我们构建了一个 DC-DOPF（直流潮流 + 最优潮流）的最优潮流问题作为代码的主要应用场景
。最优潮流问题是电力系统优化调度的核心内容，旨在寻找使得功率损耗最小的电力系统状态，同时
满足各种约束条件。而在考虑碳排放交易的情况下，我们需要对碳排放进行相应的建模和优化，以达
到减少碳排放的目标。通过在 DC-DOPF 模型中引入碳排放相关的约束，我们可以实现电力系统的低
碳调度，从而符合当前低碳发展的要求。
在实际求解过程中，我们选择了 ADMM 算法，即交替方向乘子法，作为优化的核心算法。ADMM 算法
通过将原问题转化为一系列子问题，并通过不断更新变量和乘子来逼近原问题的最优解。相比于传统
的优化方法，ADMM 算法具有更好的求解效果和收敛性能。在碳排放交易的电力系统优化调度中，
ADMM 算法的创新性大大提高了算法的适用性和优化效果。
最后，我们需要强调的是，本文所提供的 MATLAB 代码质量非常高。在设计和实现过程中，我们充分
考虑了代码的可读性和可重用性，并在仿真平台中采用了 MATLAB+CPLEX GUROBI 的组合。这样的
组合能够保证代码的高效运行，并充分发挥 ADMM 算法的优势。
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，通过分布式调度、
DC-DOPF 模型和 ADMM 算法三个关键要素的结合，为电力系统低碳调度提供了一种创新的解决方案。
我们的代码质量非常高，并且经过了完全复现的验证。相信这项研究对于电力系统优化调度领域有着
重要的参考价值，对促进低碳发展也具有一定的实际应用意义。
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
