近年来,随着我国经济和工业的快速发展,对能源的需求越来越高,能源问题是摆在我国经济发展所面对的一个重要问题,如何有效节能成为现在的重点问题。电能是主要的能源转化形式,社会各行业对电能的需求越来越高。但是随着电网规模的不断扩大,用户对电力的需求不断增长,导致运行难度大,维护成本搞,供电可靠性和安全性的问题日益突出,所以对电力系统的经济调度提出了新的挑战。电力系统经济调度优化是系统有功优化的问题,传统上采用集中控制的方式来解决经济调度问题,传统的集中控制方案在网络控制系统中存在一些问题。首先,控制中心为了达到最佳的工作情况,需要较高的通信建设,这将导致巨大的计算负担。而且集中控制与分布式控制相比受通信故障和建模误差影响更大。其次由于即插即用技术会使得拓扑结构是时变的,且电网与通信的配置又是多样的,使得智能电网的拓扑是未知的。分布式控制更适合解决这些问题,分布式算法具有可以在通讯受限或者不可靠的情况下依然可以有效运行的优点,还可以保留各调度中心数据资源的私有,克服大规模互联电网数据整合和维护的困难。与传统的集中式计算相比,分布式计算可以加速电力系统仿真分析,实现实时或者超实时仿真。分布式一致性算法的电力系统经济运行调度是一个多智能体一致性问题。本文首先对多智能体的量化一致性问题进行了理论证明,然后在一致性算法的基础上加以改进并与电力系统经济调度相结合,分别考虑了环境影响,发电机约束,网络损耗和即插即用的情况,并通过仿真验证了方法的可行性,更加丰富了电力系统经济调度的理论与方法,对电力系统经济调度问题进行了更深入的研究。表明了分布式一致性算法在电力系统经济调度中具有的广阔前景。