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需求响应是智能电网在利用公用事业与其客户之间及时交互以提高电力网络的可靠性和可持续性时的新兴应用。本文调查了需求响应和交流最佳电力流的联合协调，并削减了可再生能源资源，不仅可以节省发电成本的总量，可再生能源降低成本和价格弹性需求成本，还可以管理各种类型的需求响应限制和GRID操作约束的总体电力负载的波动。它的在线实施非常具有挑战性，因为未来的统计数据是无法预测的。集中式和分布式模型预测控制（CMPC和DMPC）的方法分别针对在线调度问题的集中式计算和分布式计算提出了基于基于的方法。CMPC可以为DMPC提供基线解决方案。DMPC非常具有挑战性，可以在每个时间插槽中调用非convex优化问题的分布式计算。为此具有挑战性的DMPC提出了一种新型的乘数（ADMM）DMPC算法的交替方向方法。它在更新过程的更新过程中涉及迭代子例程计算，这些变量可以有效地处理困难的非convex约束。已经进行了全面的实验来测试所提出的方法。仿真结果表明，DMPC与其基线对应物（CMPC）之间的客观值差距均在1％之内，进一步验证了拟议的基于ADMM的DMPC算法的有效性。
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