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近年来，随着传统能源（煤，石油等）的快速消耗以及环境污染问题越来越突出，分布式电源（Distributed Generation。DG）因其清洁环保、安装地点灵活、可提高供电可靠性等优点得到了快速发展。然而，风力发电机（Wind Turbine generator， WT）输出功率因风速的随机性存在的不确定性、光伏发电（Photovoltaic。PV）因太阳辐照度的随机性存在的不确定性以及负荷需求的随机性，都会对DG的选址定容产生影响。因此，科学地对DG的位置和容量进行优化，对配电网的安全经济运行具有重要意义。
分布式风电源和光伏电源因风速和太阳辐照度的随机性存在出力不确定性的特点，且配电网负荷水平也存在不恒定的特性。在进行配电网规划时，该不确定性对配电网具有不可忽视的影响。将这种不确定性计及到分布式电源的优化配置问题当中，运用场景划分的方法将一年中配电网的运行状态划分成8760个小时场景，并采用改进K-means聚类方法对场景进行聚类。以计及环境因素在内的年综合费用最小为目标函数，采用改进粒子群算法对多类型分布式电源进行选址定容规划。最后采用配电网系统算例进行仿真分析，验证了该优化配置模型和方法的有效性。
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