随着分布式发电、需求响应、储能、电力电子、充电汽车等技术的快速发展,智能电网将集电力流、信息流和业务流于一体,具备高安全、高效率、强可靠性、强自愈能力、强鲁棒性等特点。这将极大地改变电力能源结构,继而缓解环境污染、全球变暖等人类面临的重大问题,因此得了工业界和学术界的高度关注和广泛研究。能量管理作为智能电网的重要环节之一,是智能电网高效、稳定、可靠运行的重要保障,因此一直是研究者们重点关注的对象。近年来,由于克服了传统集中式管理通信和计算成本高、可扩展性差等缺点,基于一致性的分布式能量管理算法研究得到了较为广泛的关注并成为了热点研究问题之一。然而,现有研究存在四个方面的不足,ⅰ)现有优化模型忽略能量调度带来的损耗,且需要对称的双向连通通信拓扑保障管理性能;ⅱ)在非理想通信环境,例如延时,无法保障管理协议的有效性;ⅲ)算法的安全性分析欠缺,受到网络攻击时无法保障系统稳定和能量高效性;ⅳ)存在隐私泄露风险,缺乏隐私保护机制。本文结合国际上最新研究成果,考虑网络损耗和有向通信的分布式能量管理,以及存在网络延时、网络攻击和隐私窃取风险的分布式能量管理问题,提出了相应算法并进行了性能分析。本文的主要工作包括如下几个方面:1.概述了智能电网发展和分布式能量管理及其安全隐私问题的相关研究进展。2.针对多个分布式发电和可响应负载单元协同能量管理问题,考虑传输损耗对发电和负载平衡的影响,建立以社会福利最大化为目标的非凸优化问题。将原始非凸优化问题转化为凸优化问题,理论上给出了新问题和原始问题等价的充分性条件。针对有向连通通信拓扑,提出了基于一致性的算法,并利用矩阵扰动理论和KKT条件(Karush-Kuhn-Tuckerconditions,简称KKT)证明了其收敛性和收敛终值的最优性。3.针对延时通信网络下协同经济调度问题,分析固定有界延时对基于一致性的调度算法性能的影响。针对发电输出功率无界的情况,得到了固定延时下的扩展线性系统模型,理论上给出了系统稳定的充分性条件。基于矩阵的特征值理论,给出了系统学习增益参数的上界。为了保障收敛终值的最优性,设计了基于延时上界的分布式迭代算法,并将收敛性分析结果推广到发电机输出功率有界的情况。4.针对网络攻击下协同经济调度问题,建模隐蔽攻击,分析了隐蔽攻击对其影响。基于一致性扰动理论,证明了仅注入错误数据到广播信息中的在线隐蔽攻击不存在。设计了注入固定错误数据到发电机成本函数隐蔽攻击方式。同时针对恶意攻击下的一致性和分布式优化问题,提出了相应安全防御策略,克服了现有算法需要攻击节点数目严格受限于网络连接数的约束,证明了其收敛性,为安全分布式能量管理协议设计奠定基础。5.针对多个分布式发电和可响应用户协同能量管理隐私保护问题,揭示了用户包括用电量和用电量对电价敏感程度在内的隐私泄露条件,设计了基于保密函数的分布式隐私保护算法。同时,为了克服对于保密函数的依赖,提出了基于区分广播和迭代信息的隐私保护算法。理论上证明了两种算法的收敛性和收敛终值的最优性。基于(∈,δ)-数据-隐私理论,量化分析并比较了所提出两种算法的隐私保护能力。最后对全文进行了总结,并展望了进一步的研究工作。