全球生态环境持续恶化、传统能源面临枯竭,开发和利用清洁、可持续的可再生能源成为能源行业的重要发展趋势。同时,大规模停电事故让人们思考集中能源供给方式的隐患,高昂的成本限制了远距离输电的推广。分布式能源资源(distributed energy resource,DER)技术有助于解决上述问题,正得到越来越广泛的研究和应用。本文以能量优化为主要目标,基于交易式控制(transactive control,TC)思想,对智能电网中DER的交易式协调控制方法开展研究。本文首先以微电网作为研究切入点。对微电网能量优化问题进行建模,推导了该问题的拉格朗日对偶分解过程和基于TC的求解方法,并进行了实用性分析。继而采用信息物理系统(cyber physical system,CPS)模块化建模方法,建立了信息物理融合的微电网能量管理系统模型,并给出了通用交互流程。针对成本和收益函数难以量化的问题,提出了各类DER的启发式投标策略。由此,基于TC的单次出清方法,实现了微电网中DER的协调控制。由仿真算例验证了该方法在削峰填谷、提高经济性和提高可再生能源消纳率等方面的效果,以及所提出启发式投标策略的合理性。然后,本文将上述方法拓展到网络结构更为复杂的主动配电网(active distribution network,ADN)中。将 TC 和 CPS 思想结合起来,进一步提出信息物理融合的交易式能源系统的概念,该系统中物理、信息和市场三者的结构一致且紧密耦合。以此为基础,定义了各层代理间的交互流程和各代理的交互协议,从而将TC方法拓展为分层TC方法,实现了 ADN中各层次DER的协调控制。由仿真算例验证了该方法在能量优化、阻塞管理、输-配电网接口功能以及配电网重构等方面的有效性。最后,本文进一步将上述方法推广到综合能源系统(integrated energy system,IES)中,针对同一配电地区的多个IES(multi-IES)提出了交易式协调控制方法。该方法采用自治-协同的双层架构:各IES在下层执行自治优化,而在上层采用TC的迭代出清-二分法对multi-IES协同优化。该方法采用双时间尺度运行流程,包含日前优化和日内优化两个阶段。仿真算例验证了该方法能够充分发挥各IES之间的互补性,进一步提高了经济性和可再生能源消纳率,并且能降低预测误差以及意外事件对能量优化结果的影响。本文在DER广泛接入的背景下,基于TC方法,分别在微电网、ADN、multi-IES中对DER的协调控制进行了研究,对智能电网的稳定和高效运行具有重要意义。