摘要随着全球化石能源的日益紧缺以及环境污染问题日益严重，调节能源消费结构，加大清洁能源的使用比例具有重大而迫切的现实意义
分布式电源因其控制方式灵活、对环境的污染小，所以在电力系统中扮演着越来越重要的角色
但是，若分布式电源的并网位置及容量大小的选择不合理，则会造成配电网线路损耗增大、节点电压越限和运行维护费用增加等问题
传统的分布式电源选址定容大多考虑确定的系统状态，但由于光伏发电和风力发电的出力具有不确定因素，使得传统的选址定容手段不再适用
因此，本文在场景分析法的基础上，研究基于多场景的配电网中分布式电源选址定容优化
首先，针对分布式电源和负荷出力的不确定性，建立风电机组、光伏单元出力的概率模型和负荷波动的概率模型
采用等概率转换原则与 cholosky 分解相结合的技术考虑分布式电源、负荷之间的相关性
其次，采用拉丁超立方抽样技术得到分布式电源和负荷出力的初始场景，针对传统的 K-means 聚类算法容易陷入局部最优的缺点，本文采用基于遗传算法的 K-means 聚类算法对所生成的场景聚类，从而生成合理数量的场景数
最后，分布式电源选址和定容问题的研究
本文选用节点有功网损灵敏度作为选址方法，在考虑分布式电源的有功出力及无功出力前提下，对配电网中各节点有功网损灵敏度进行了理论分析
目标函数是在多场景的基础上以系统年运行费用最小为目标函数，其中考虑了分布式电源的投资、网络损耗和环境等方面的费用，利用改进的粒子群算法对所建立的规划模型进行求解
通过 IEEE33 节点进行算例分析，证明了合理地选择分布式电源的并网位置及容量大小可以有效的降低网损，提高系统运行的稳定性，从而保证系统的安全经济运行
关键词：分布式电源；配电网；不确定因素；改进粒子群算法；选址定容摘要
