在现代电力系统管理中，动态经济调度是一项关键任务，其目的是最小化整个系统的运行成本，同时满足各种运行约束条件，如发电机组的输出功率限制、电网安全约束、电力需求平衡等。经济调度问题通常可以归结为一个大规模的优化问题。随着电网规模的扩大和复杂性的增加，传统的集中式优化方法在求解大规模问题时可能面临计算效率低下和通信负担过重的问题。
为了应对这一挑战，交替方向乘子法（ADMM）作为一种有效的分布式优化算法被引入到电力系统动态经济调度中。ADMM将大型优化问题分解为多个子问题，并允许子问题在不同的计算节点上并行求解，通过迭代过程逐渐逼近整个系统的最优解。这种分布式计算方法可以大大减少计算时间和通信量，并提高系统的可扩展性和灵活性。
分布式算法在电力系统中的应用意义重大，不仅因为它们能够解决大规模问题的优化难题，而且因为它们为实现智能电网的某些愿景提供了技术基础，比如对可再生能源的高效率整合和实时市场交易机制的支持。分布式算法能够在电力系统不同区域之间实现协同优化，而这在传统的集中式架构中很难实现。
在本文中，作者们提出了一种基于ADMM的完全分布式动态经济调度方法。该方法的核心是将整个电力系统的优化问题分解为区域内部的子优化问题。各区域可以在完全分布式的方式下进行计算，即不依赖于一个中心节点来协调求解过程。这种方法降低了对中心数据中心的依赖，并提高了调度过程的鲁棒性和可靠性。
为了更好地适应电力系统中时间断面之间的紧密联系，作者们采用了多时段优化方法。在电力系统中，每个时间断面都对应着一个特定的负载水平和市场状况，因此对电网进行多时段优化可以确保调度策略在不同时间段内都是有效的。
文章中也提到了IEEE标准测试系统的一个3区域互联系统算例，通过这个算例验证了提出调度策略的有效性。这样的仿真实验对于评估算法的实际性能是非常重要的。
关键词“电力系统”，“动态经济调度”，“分布式算法”以及“ADMM”强调了文章的研究重点，也说明了这些概念在电力系统管理领域的应用前景。同时，“控制理论与应用”作为期刊名称，反映了文章在理论和应用层面的双重价值。
文章提出的基于ADMM的完全分布式动态经济调度方法，展现了现代电力系统优化领域的一个重要进展，为解决大规模优化问题提供了新的视角和工具。通过减轻中心节点的压力，提高计算效率，使得该方法不仅在技术上具有可行性，而且在经济上具有吸引力。
