随着可再生能源渗透率持续提升，传统电网的集中式管理模式已难以应对高波动性电源的接入需求。智慧场站作为新型能源节点，通过构建自组织微电网实现本地化能源协同，其核心挑战在于如何设计高效的分布式调度算法。

自组织微电网的典型架构包含光伏、风电、储能及柔性负荷单元，各节点通过智能终端实现即插即用。区别于主网依赖中央控制器，分布式调度算法需满足三大特性：一是自主决策能力，各单元基于本地信息实时响应；二是协同优化机制，通过共识算法达成全局最优；三是抗扰动性能，在通信中断时仍能维持基本运行。

当前主流算法可分为三类：基于博弈论的方法将调度问题转化为非合作博弈，通过纳什均衡实现利益分配；多智能体强化学习算法利用Q-learning或Actor-Critic框架，在动态环境中自主学习策略；而分布式模型预测控制（DMPC）则通过滚动优化处理不确定性，典型应用如光伏-储能的功率平滑控制。

某沿海智慧园区实测数据显示，采用改进型分布式ADMM算法后，微电网运行效率提升23%，通信开销降低40%。该算法通过引入自适应惩罚因子，有效解决了传统方法收敛速度慢的问题。同时，区块链技术的引入为调度过程提供了可信数据存证，防止恶意节点篡改投标信息。

未来研究方向将聚焦于跨微电网的联邦学习框架，在保护数据隐私的前提下实现集群智能。值得注意的是，算法设计必须兼顾经济性与可靠性——过高的计算复杂度可能导致实时性不足，而过度简化模型又会损失优化精度。

实践表明，成功的分布式调度系统需匹配三个层级：物理层确保设备快速响应，通信层保障低时延数据传输，算法层则需嵌入专家规则以处理极端场景。只有三者协同，才能真正释放自组织微电网的潜力。