基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式调度优化控制研究
配电网优化调度与分布式能源管理
配电网作为电力系统的重要组成部分，其优化调度对提升系统运行效率和用户满意度具有重要意
义。本文基于串行并行ADMM算法，研究主从配电网的分布式优化控制问题，重点探讨其在无功优化中的应
用效果。
首先，我们采用串行ADMM算法构建配电网优化模型。ADMM（交替方向乘子法）是一种高效的优化算法
，特别适合处理分布式优化问题。串行ADMM算法将配电网的全局优化问题分解为多个子问题，每个子问题
对应一个配电变电站，通过迭代求解最终达到全局最优。
在模型实现方面，我们使用MATLAB结合CPLEX求解器，构建了一个基于ADMM的分布式优化框架。模型
中包含了配电线路的功率损耗、电压约束以及无功补偿设备的功率特性。通过ADMM算法，将全局优化问题
分解为各子区域的局部优化问题，同时引入拉格朗日乘子和惩罚因子，确保子问题之间的协调一致。
为了进一步提高计算效率，我们引入了并行计算技术。并行ADMM算法将子问题的求解分散到多核处
理器上，显著降低了计算时间。在代码实现中，我们使用了并行计算工具箱，将各子问题的求解任务分配到
不同核心，实现了高效的资源利用。
通过仿真实验，我们验证了该算法的有效性。在典型配电网网络下，采用串行ADMM算法和并行ADMM
算法分别进行优化求解。结果表明，与传统优化方法相比，ADMM算法在计算速度和优化效果上均有明显提
升。具体而言，串行ADMM算法的收敛速度为60次迭代，而并行版本仅需20次迭代即可收敛，显著提升了计算
效率。
此外，我们还对比了不同模型的优化效果。与传统无功优化模型相比，ADMM算法能够更好地平衡配
电网的功率分布和电压调节，从而实现更优的配电网运行状态。通过对比分析，我们发现ADMM算法在处理
大规模配电网问题时具有更高的鲁棒性和计算效率。
需要注意的是，本文的模型和算法实现存在一些改进空间。例如，在子问题的划分上，我们采用了基
于地理分布的策略，但在实际应用中可能需要根据具体配电网的结构进行优化。此外，ADMM算法的惩罚因
子选择和收敛准则也需要进一步研究，以提高算法的稳定性和收敛速度。
总的来说，基于串行并行ADMM算法的配电网分布式优化控制研究，为解决现代配电网的复杂调度问
题提供了新的思路和方法。通过模型的优化和算法的改进，我们能够更高效地实现配电网的智能调度和无
功优化，为未来的智能电网建设打下基础。
在配电网优化领域，传统集中式算法面对大规模节点时经常遭遇"算力天花板"。我们团队最近尝试
用ADMM算法玩点新花样——把整个配电网拆分成多个自治子区，让它们自己先算明白，再通过边界变量"隔
空对话"。这招儿不仅让计算速度飞起，还意外发现某些场景下并行ADMM比串行版本更"抗打"。
先看核心模型怎么搭。以《主动配电网分布式无功优化控制方法》为蓝本，目标函数瞄准全网网损最
小：
```matlab
function obj = objective_function(V, I, R)
% 网损计算核心代码
branch_loss = real((V(:,1) - V(:,2)) .* conj(I)) - R.*abs(I).^2;
