近年来,多智能体系统的协调控制及其在不同科学领域的应用引起了研究者们极大地关注。一致性问题是多智能体系统协调控制的重要问题之一。多智能体系统的一致性问题是指智能体通过相互通信,利用协调算法使得其最终状态趋于一致。一致性算法被广泛的运用于工程领域,其中之一就是基于分布式逆变器的微网控制。本学位论文以矩阵理论、李雅普诺夫稳定性理论、频域分析等方法为工具,围绕不同的理论和应用模型中的一致性算法展开研究。研究的内容涉及到一致性算法的理论分析,以及算法在微网中的应用。其中第三、四、五章分别对不同系统模型下的一致性算法进行了研究,第六、七章分别为微网频率控制中的一致性算法研究和微网能量管理中的一致性算法研究。第三、四、五章的理论分析为微网系统中出现不同的网络状况时的系统稳定性分析打下理论基础。论文的主要工作内容及贡献如下:1)研究含有未知扰动的二阶多智能体系统的有限时间一致性问题。针对系统中扰动上界未知的情况和速度状态无法获得的情况设计一致性算法。基于积分滑模控制算法对扰动的上界进行估计,并根据扰动上界给出控制参数条件。设计系统状态观测器,利用状态估计值设计积分滑模控制器,提出仅利用位置状态的有限时间一致性算法。利用李雅普诺夫函数方法证明观测器状态收敛于实际系统,且系统在未知有界扰动情况下达到有限时间稳定。2)研究具有非线性动态的多智能体系统,在含有时间延迟情况下的一致性问题。利用延迟的信息设计分布式自适应控制器,对非线性动态参数进行估计。由于自适应算法两次引入时间延迟,利用时间频率分析法对系统可容忍的最大时间延迟进行分析,得出了系统稳定的必要条件。利用扫频方法,计算出系统稳定所容忍的最大时间延迟。3)研究同时含有未知扰动的具有二阶非线性动态的多智能体系统一致性问题。针对参考速度时变的情况,仅利用本地和邻居信息对控制增益进行自适应更新。同时利用本地信息为扰动信号的上界设计自适应控制率,用以对系统扰动进行抑制。在扰动存在的情况下,智能体速度仍收敛于参考值,且可随时间变化。利用LaSalle理论证明系统稳定性。4)在微网分层控制结构的框架下,利用Kuramoto model分析底层频率下垂控制。建立频率二级控制的分布式模型,提出自适应控制算法,使频率恢复额定值,且有功功率保持按各分布式电源的额定功率比例分配。算法不需要线路阻抗、各分布式电源额定功率等系统信息。利用李雅普诺夫稳定性证明算法稳定性。5)研究含有分布式发电单元的微网能量管理方法。利用平均一致性算法,对网络结构为无向图和有向图的两种情况,分别提出基于比例一致性的微网能量分配方法。在非平衡有向图中,为系统权重矩阵设计更新算法,使其收敛于类似无向图性质的权重矩阵,即其行和列和都为1。微网的有功功率按照每个分布式电源额定功率的比例进行分配。利用矩阵理论知识证明算法稳定性。最后总结全文,并展望未来的研究方向。