选址定容对分布式光伏接入配电网优化研究

河池学院2025届毕业论文（设计）选址定容对分布式光伏接入配电网优化研究绪论选题意义分布式光伏发电以其灵活性强、效率高、供电距离短等优势，在配电网中应用广泛。然而，分布式光伏的不合理接入可能会导致配电网电压波动、潮流变化、电能质量下降等REF_Ref13381\r\h[1]。因此，优化分布式光伏的布局与容量规划，可有效提高配电网的运行质量与经济效益。通过选择合适的并网点位置和容量能够有效改善电压质量，减少电压波动等，增强电网稳定性与可靠性，确保电力供应的稳定。通过选择合适的并网点位置和容量能够降低配电网的潮流分布复杂度，降低网络损耗，使电能更有效地传输，提高能源利用效率。优化分布式光伏的接入有助于避免不必要的电网改造工程，降低建设投资和运行维护成本，提高电网公司的经济收益REF_Ref2102\r\h[2]。优化分布式光伏选址定容，还能够促进分布式光伏的大规模接入和有效利用，可以缓解全球变暖程度、减少对环境的污染。随着分布式光伏技术的不断进步和成本的进一步降低，其在能源领域的地位将越来越重要。通过合理的选址定容，可以使分布式光伏更好地融入能源体系，适应未来能源发展的需求，推动能源结构的优化升级。随着经济的发展，能源需求持续增长，分布式光伏能够为经济发展提供可靠的能源支持，减少对传统化石燃料的依赖。还推动相关产业发展，增加就业，使经济持续增长。选址定容优化能够确保分布式光伏的合理布局和高效运行，更好地满足经济发展对能源的需求。综上所述，选址定容对分布式光伏接入配电网优化研究具有重要的实际应用价值。它不仅能够提高电网的稳定性、降低网络损耗、提升经济效益，还能促进能源的可持续发展，为构建清洁、高效、安全的能源体系提供有力支持。国内外研究现状国内研究现状我国分布式光伏快速发展，国内对分布式光伏接入配电网的优化研究也日益深入。国内学者在选址定容的优化模型和算法上进行了大量研究。除了借鉴国外的先进算法外，还结合我国配电网的特点，提出了一些改进的优化方法。例如，考虑光伏出力、负荷等因素，使选址定容更加符合实际情况REF_Ref11332\r\h[3]。对分布式光伏与配电网的协调优化进行了深入探讨，如分布式光伏与储能系统的联合优化等REF_Ref11371\r\h[4]。文献REF_Ref11407\r\h[5]作者高智慧基于Matlab和OpenDSS两个软件环境下，以电压质量最优、网络损耗最小、投资成本最低为优化目标并用权重法对多目标进行归一处理，提出一种基于改进遗传算法的选址定容优化方法，对分布式光伏电源接入配电网提供了新的优化方式。文献REF_Ref31990\r\h[6]作者李忠连提出了一种选址定容模型，以电压偏差和网络耗损最优为目标，使用改进传统遗传-模拟退火算法进行求解，能更有效地降低配电网网络损耗、提高电压质量及配电网系统运行稳定性。文献REF_Ref32101\r\h[7]作者丁旭搭建了以投资成本最低、网络损耗最小、电压质量最优的选址定容优化模型，该模型使用改进NSGA2算法进行求解，相比与传统改进方法有效的抑制了由于分布式光伏接入导致的电压越限问题。文献REF_Ref32192\r\h[8]作者陈利君、魏兵兵提等人出了一种选址定容模型，以系统网损、电压偏差、光伏消纳量为优化目标，使用粒子群优化算法进行求解，经过优化后配电网稳定性得到大幅度的提升，光伏消纳能力也得到进一步的提高。文献REF_Ref4496\r\h[9]作者聂彤搭建了同时考虑投资与运行成本、网络损耗和总电压偏差的分布式光伏选址定容优化模型，提出一种采用随机潮流计算嵌入粒子群算法的寻优方法，改善分布式光伏并网后的网络损耗、电压越限和电压波动，使配电网运行在最佳状态。文献REF_Ref11214\r\h[10]提出了一种以投资成本最低、网损最小、电压质量最优为优化目标的选址定容模型，结合遗传算法、混沌序列和花授粉算法求解优化模型，优化配置后，电压效应较差的节点和损耗都得到了明显改善。文献REF_Ref1791\r\h[11]以分布式光伏投资费用、低碳环保费用、损耗费用、购电费用以及运行维护费用最小化为规划模型，使用改进粒子群算法对所建立的数学模型进行求解分析，结果验证了该算法规划后能有效改善线路损耗高及农网末端电压质量低等问题。综上所述，国内学者在分布式光伏并网优化领域，提出了多种创新模型与算法，并结合我国配电网特点，综合考虑光伏出力波动、负荷随机性及储能系统等因素，提升了方案的实用性。这些研究为分布式光伏规模化应用提供了理论和技术支撑，推动了配电网向智能化、高效化和可靠化发展。国外研究现状国外在分布式光伏并网优化领域的研究起步较早，已形成丰富的研究成果。学者们聚焦于开发新型优化算法，用于确定分布式光伏系统的最佳位置和容量配置，例如遗传算法、模拟退火算法和粒子群优化算法等。这些方法能够在满足电压限制、功率平衡和线路容量等复杂约束的条件下，实现分布式光伏的优化配置。同时，针对光伏发电的间歇性和随机性对配电网的影响，提出了储能系统协同、智能电网技术等应对策略，以提升系统的稳定性和可靠性。文献REF_Ref1422\r\h[12]提出了一种混合优化方法来解决具有高渗透率的配网中的最优配置选择(CSS)问题。采用自适应遗传算法（AGA）作为主要的优化策略，采用交流最优潮流(AC-OPF)分析作为二次优化策略，以寻找配电网络的最优配置。文献REF_Ref11280\r\h[13]研究了利用粒子群优化算法，通过处理其随机约束，确定基于光伏的DG(PVDG)最合适的尺寸和位置，以保持网格中相的不对称最小。DG的放置和尺寸可以最小化功率损失，提高电压分布，使系统的电压分布对称，并提供最大限度的成本节约。综上所述，国外学者在分布式光伏接入配电网的优化研究中，不仅提出了多种创新的优化算法，还结合实际情况，考虑了分布式光伏的间歇性和随机性，提出了相应的应对策略。这些研究为分布式光伏的高效接入提供了理论支持和技术保障，推动了配电网向更加智能、高效、可靠的方向发展。论文主要的研究内容本研究旨在建立一种科学合理的分布式光伏并网选址定容优化模型，改进遗传算法，通过算例进行验证。本文研究内容分五个章节，各章节规划如下：第一章，查阅相关文献，说明分布式光伏并网研究意义，对现阶段研究进行总结。第二章，综合考虑了电压偏差最小、网络损耗最小这两个优化目标，建立约束条件，构建多目标数学模型。使用前推回代法计算分布式光伏接入配电网的潮流。第三章，对遗传算法进行改进，引入自适应交叉与变异机制，依据个体适应度动态调整参数，从而增强算法的全局探索能力并提升解的质量。第四章，通过仿真实验验证模型与算法的有效性。以IEEE-33节点系统为算例，在MATLAB软件上进行仿真实验，并对结果进行评估。第五章，总结全文，对未来研究方向进行展望。分布式光伏选址定容多目标数学模型搭建分布式光伏的选址定容问题是非线性、多变量、多目标的优化问题，因此需要考虑多方面的因素，建立科学合理的分布式光伏的选址定容优化模型，将实际问题转化为数学问题。目标函数总电压偏差最小该目标函数旨在优化配电网的电压分布性能，通过计算各节点实际电压与额定电压的相对偏差，最小化全网节点偏差的累积值，从而降低系统实际电压与目标值之间的整体差异。总电压偏差最小目标函数：(2-1)式中，为电压偏差函数，为节点总数，为节点的额定电压，为节点的实际电压。网络损耗最小分布式光伏并网会对配电网的网损产生影响，若接入位置或容量配置不当，可能引发系统损耗上升。为此，构建以系统网损最小化为目标的优化函数：(2-2)式中，为网络损耗函数，为支路的电流，支路的电阻，为支路数目。多目标归一处理电压偏差和网络损耗两个目标量纲不同，通过权重系数法将多目标优化转化为单目标优化问题，数学模型见式（2-3）：（2-3）式中，为PV并网后配电系统的网损情况,为原线路中的网损量，为优化后总电压偏差，为原配电网总电压偏差,为网损、电压质量和投资费用指标的惩罚因子。为各指标的权重因子，和为1。其中的值可以根据工程需要，取不同的值，本文分别取0.5、0.5；惩罚因子是对优化过程中较差的结果进行剔除REF_Ref25028\r\h[14]，不影响优化结果，其中,即当优化后的网损大于原线路网损时，取较大的正数，放弃该解；，用于剔除优化结果不满足电压质量最优的解。约束条件等式约束在配电网运行中，电源输出的总有功功率必须与负荷有功需求及系统损耗之和相匹配。对于无功功率，系统无功功率需保持平衡，电源（含光伏逆变器）输出应满足负荷需求与网损之和。潮流平衡约束如下：（2-4）式中，为节点总数，、为节点原负荷功率，和为节点光伏注入的有功功率和无功功率，和为节点和节点的电压幅值，和分别为节点导纳矩阵中的电导和电纳，为节点和节点之间的电压相角差。不等式约束（1）节点电压约束分布式光伏并网后，其功率波动会影响节点电压。若容量过大或位置不当，可能导致电压越限。因此，规划运行时需确保节点电压处于合理范围，以以保证用电设备正常运行以及电网的安全稳定。节点电压约束见式（2-5）：（2-5）式中，为第个节点电压，为电压允许的最小值，为电压允许的最大值。（2）分布式光伏接入总容量约束从配电网全局运行角度考虑，为确保系统稳定性、电能质量及分布式光伏的高效管理，需对分布式光伏的并网总容量设置上限，见式（2-6）：（2-6）式中，为分布式光伏接入容量，为配电网总有功负荷，为分布式光伏接入节点容量限制系数，取0.22。（3）分布式光伏接入节点容量约束合理控制分布式光伏接入节点容量不仅关乎节点自身设备的安全运行，还与整个配电网的电压支撑和潮流分布密切相关。如果接入节点的分布式光伏容量超过了其限制，可能会导致该节点电压过高或过低，破坏局部区域甚至整个配电网的电压平衡。（2-7）式中，为节点允许接入分布式光伏的最大容量，为节点实际接入分布式光伏的容量。配电网潮流计算方法分布式光伏并网会改变配电网的功率流动方向，因此，精确的潮流计算是确保电力系统安全稳定运行的关键。本文选用前推回代潮流计算方法REF_Ref24152\r\h[15]。大量研究表明，前推回代法潮流计算适用于多辐射性供电网络、负荷密度大、不同网络间的联络关系少的电网中。前推回代潮流计算步骤如下：输入光伏数据和配电网参数。将分布式光伏等效为PQ节点，各节点功率消耗情况为：，（2-8）式中，和为节点净功率（运算功率），和为节点原始负荷功率，和为光伏注入功率。初始化各参数，设置收敛精度。支路阻抗标幺值、节点功率标幺值转换公式：（2-9）式中，、、、分别为电阻、电抗、有功、无功标幺值，为基准功率（MVA），为基准电压（kV）。前推过程，从电网末端向电源端反向推算支路功率。以最末梢支路为起点，逆电流方向逐支路处理。各支路功率由下游总功率与节点负荷叠加确定，末端支路功率直接取自节点负荷，中间支路则需汇总后方所有支路功率及自身负荷。同时计算线路阻抗引起的损耗，将计算得到的支路功率损耗逆向叠加至上游支路，以此完成从网络末端向始端逐支路的功率分布计算过程。对于支路→，其传输功率为：（2-10）式中，为支路的传输功率，为节点的输出功率，为下游支路的传输功率，为支路的损耗。对于支路→，其支路损耗为：（2-11）式中，为支路的损耗，为支路的传输功率，为节点的电压幅值，和为支路的电阻和电抗。更新支路功率：（2-12）式中，为流经支路的总功率（下游负荷+支路自身损耗）。回代过程。从首端节点开始，根据支路功率和阻抗，结合前序节点电压，依次计算各节点电压幅值和相角。通过逐支路遍历完成全网电压回推计算。从根节点向末端节点逐支路更新电压，对于支路→：（2-13）以上式中，为电压降实部，为电压降虚部，和为节点和的电压幅值，和为节点和的电压相角，和为从节点流向节点的有功功率和无功功率，和为支路的电阻和电抗。判断是否满足收敛条件。在每次完成前推和回代的迭代计算后，对当前的潮流计算结果进行收敛性判断，来确定是否可以结束迭代。通过比较前后两次迭代中节点电压幅值的变化，将电压差值向量的最大值与预设的收敛精参数进行对比。如果大于收敛精度，不满足条件，修正各支路功率损耗，返回步骤（3），重复前推回代过程。如果小于预先设定的收敛精度参数，满足收敛条件，迭代结束。（2-15）式中，为收敛精度参数，为电压幅和为前后两次迭代的电压幅值。计算流程图如图2-2所示：图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s12前推回代潮流计算流程图基于改进遗传算法选址定容优化设计传统遗传算法遗传算法是一种基于群体进化理论与自然选择的全局性优化方法，具有生物进化过程中自适应性的特点，能够在进化过程中不断向可能包含最优解方向调整搜索空间REF_Ref32172\r\h[16]。在解决分布式光伏选址定容等复杂优化问题时具有显著优势。基本遗传算法主要包括编码、初始化、个体评估、选择、交叉、变异操作、循环终止判断等步骤REF_Ref32172\r\h[16]。具体步骤如下：（1）编码。有二进制和实数编码等。其中，二进制编码结构简单、易于操作的特点，在许多离散问题领域应用广泛。而实数编码则直接采用实数来表示基因值，更贴近实际问题中的连续变量情境，适用于涉及高精度数值计算的优化问题。（2）初始化种群。初始种群通过随机生成一组解来构建，其规模需根据问题特点合理设定。种群过大或者过小都会影响计算结果。（3）计算适应度值。适应度值计算基于目标函数，对种群中的每个个体进行适应度评估。具体而言，根据优化问题的目标函数，对每个个体进行适应度值的精确计算。（4）选择操作。从种群中筛选高适应度个体作为父代，常用方法包括轮盘赌、锦标赛、排序和精英选择等。（5）交叉操作。对父代个体进行交叉操作生成子代，增加种群多样性。常用单点或多点交叉，概率通常设为0.4-0.9。（6）变异操作。以较低概率对个体进行变异处理，引入新的基因特征。变异概率通常设为0.01-0.5，既能维持种群多样性，又可避免破坏已有优良解结构。（7）循环终止判断。在完成选择、交叉和变异后，生成新群体。重复这一流程，直到满足终止条件，如达到最大迭代次数、群体适应度趋于稳定或者找到满足特定要求的解等。遗传算法的流程如REF_Ref14662\h图STYLEREF1\s3-1所示：图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s11遗传算法流程图改进遗传算法传统遗传算法的效果受参数配置影响显著。交叉概率过高，优良基因可能被过度破坏，导致种群的优秀特征难以传承；变异概率过高则会使算法类似于随机搜索，失去了遗传算法基于遗传和进化机制的优势。改进策略本文在传统遗传算法的基础上，引入自适应交叉和变异机制，对交叉概率和变异概率进行动态调整，提高了遗传多样性，避免过早陷入局部最优REF_Ref27326\r\h[17]REF_Ref27333\r\h[18]。引入自适应交叉机制，根据个体与种群平均适应度差异动态调节交叉概率。高适应度个体通过指数函数降低概率以保留优势基因，低适应度个体则采用最大交叉概率促进多样性。其原理见式（3-1）所示。（3-1）式中，为自适应交叉概率，为当前个体适应度，为当前迭代次数中所有个体适应度平均值，、分别为最大交叉概率和最小交叉概率，为种群中的最大适应度值。引入自适应变异机制，对于适应度高于种群平均适应度的个体，通过指数函数等运算动态调整变异概率，使其值变小，目的是避免过度破坏优良个体已有的良好基因组合；而对于适应度低于种群平均适应度的个体，设置为为最大变异概率，便于这类相对较差的个体通过变异操作有更多机会改变基因组合，从而有可能跳出局部最优解，引导种群朝着更优的方向进化。其原理见式（3-2）所示。（3-2）式中，为自适应交叉概率，为当前个体适应度，为当前迭代次数中所有个体适应度平均值，、分别为最大交叉概率和最小交叉概率，为种群中的最大适应度值。优化流程设计算法优化步骤如下：（1）编码。本文编码方式采用实数编码，将分布式光伏接入位置和接入容量通过矩阵形式表示出来。一个个体可以表示为：（3-3）式中表示为在节点处的分布式光伏接入情况，如果等于零，表示在节点处无光伏接入。（2）初始化种群。由多个分布式光伏选址定容方案的个体组成初始种群。随机生成不同位置和容量的个体，对所有个体对应的分布式光伏接入总容量进行功率限制，为后续算法的优化过程提供合理的初始解集合。（3）计算适应度值。个体适应度值是基于其目标函数值在总体中的占比来确定。在综合考虑了网损和电压偏差两个目标以及它们对应权重的基础上，对个体适应度进行合理的归一化，使得适应度值能有效地引导遗传算法在选择操作中挑选出更优的个体，逐步优化种群，朝着使网损和电压偏差都更小的方向发展。个体目标函数值在前面部分已经提到过了，见式（2-4）所示。适应度值计算步骤如下：先计算种群中所有个体目标函数值的总和：（3-4）式中，为第个个体的目标函数值，为种群数量。根据总和及个体目标函数值，计算个体的适应度值

：（3-5）（4）选择。论文采用轮盘赌选择法结合二分查找进行个体选择。轮盘赌选择将种群个体适应值总和视为“轮盘”，按适应值占比划分区域，适应值高的个体区域面积大。引入二分查找在有序累计的概率数组（由个体适应值计算得出的累计选择概率）中进行搜索，通过不断将搜索区间减半，高效定位满足条件的索引。（5）交叉。使用双点交叉方法，并结合自适应机制动态调整交叉概率。根据个体适应度与种群均值的差异动态调整交叉概率：高适应度个体降低交叉概率保留优势基因，低适应度个体提高概率促进基因重组。（6）变异。变异概率根据个体适应度动态调整，以防止算法过早收敛并保持种群多样性。高适应度个体降低变异概率保护优良解；低适应度个体设置为较高的变异概率，以增加跳出局部最优的可能性。变化情况见式（3-2）所示。（7）判断是否满足约束。经过交叉、变异操作后的个体，检查个体是否满足约束条件，对不符合约束的个体进行调整，更新种群后进入下一次迭代。（8）判断是否收敛。检查是否达到最大迭代次数。若满足，则终止循环并进入后续步骤；否则，返回步骤（3）继续迭代。（9）输出最优解。输出最优接入位置和接入容量的个体。改进后的遗传算法优化流程如REF_Ref14763\h图STYLEREF1\s3-2所示：图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s12改进遗传算法流程图IEEE33节点配电系统算例仿真验证为验证模型和算法的有效性，以IEEE-33节点系统为算例，进行仿真分析。通过与传统方法的对比分析，验证改进遗传算法的性能提升效果。分析在不同场景下，本文提出的优化方法对配电网电压和网损的改善效果。算例模型与参数设置选用标准IEEE-33节点系统作为算例，进行分布式光伏选址定容仿真分析。配电系统的拓扑结构如REF_Ref15024\h图STYLEREF1\s4-1所示。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s11IEEE-33节点配电系统该配电系统包含33个节点和32条联络支路，其中节点1作为平衡节点（不接如光伏），其余32个负荷节点均可接入光伏发电装置。系统运行参数如下：总有功负荷3.715MW，无功负荷2.3Mvar；采用12.66kV电压基准和1MVA功率基准；要求运行功率因数不低于0.9，各节点电压需维持在0.9-1.0标幺值范围内。光伏接入容量约束包括：全系统光伏总装机不得超过总负荷的22%（即817.3kW），且任一节点的光伏装机容量上限为400kW。支路阻抗和负荷参数见表4-1，节点电压标幺值见表4-2。未接入光伏时，系统网损为202.4733kW，平均节点电压为0.9485p.u。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s11IEEE-33节点配电系统网络参数支路编号始端节点末端节点支路电阻（）支路电抗（）有功负荷（kW）无功负荷(kvar)1120.09920.0470100602230.49300.251190403340.36600.1864120804450.38110.194160305560.81900.707060206670.18720.61882001007780.71140.23512001008891.03000.7400602099101.04400.740060201010110.19660.065045301111120.37440.123860351212131.46801.155060351313140.54160.7129120801414150.59100.526060101515160.74630.545060201616171.28901.721060201717180.73200.57409040182190.16400.156590401919201.50421.355490402020210.40950.478490402121220.70890.93739040223230.45120.308390402323240.89800.70914202002424250.89600.7011420200256260.20300.103460252626270.28420.144760252727281.05900.933760202828290.80420.7006120702929300.50750.25852006003030310.97440.9630150703131320.31050.36192101003232330.34100.53026040表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s12IEEE-33系统各节点电压标幺值节点编号电压（）节点编号电压11180.913120.9970190.996530.9830200.992940.9755210.992250.9681220.991660.9497230.979470.9462240.972780.9413250.969490.9351260.9477100.9293270.9452110.9284280.9337120.9269290.9225130.9208300.9220140.9185310.9178150.9171320.9169160.9157330.9166170.9137//算法参数设置如REF_Ref23393\h表STYLEREF1\s4-3和REF_Ref23400\h表STYLEREF1\s4-4所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s13遗传算法的参数设置种群大小迭代次数交叉概率变异概率1001500.60.1表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s14改进遗传算法的参数设置种群大小迭代次数最小交叉概率最大交叉概率最小变异概率最大变异概率1001500.40.90.050.4算法改进前后优化结果分析对比改进前后算法的性能，进行仿真分析。迭代曲线如REF_Ref23543\h图STYLEREF1\s4-2所示：图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s12适应度值变化趋势从图中能够清晰看出，在迭代初始阶段，改进遗传算法的适应度值呈现出较快的下降趋势。在前20次迭代过程中，其适应度值迅速降低，随后逐渐趋于稳定，且波动较小。这表明改进遗传算法在寻得较优解后，具备良好的稳定性，能够有效维持解的质量。改进遗传算法在收敛速度、最终适应度值和稳定性方面都优于传统遗传算法。REF_Ref13545\h图STYLEREF1\s4-3为传统遗传算法和改进遗传算法优化后的选址定容规划结果。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s13不同算法优化后光伏接入情况由REF_Ref13545\h图STYLEREF1\s4-3可知，传统遗传算法优化后在节点7、8、14、17、33分别安装160kW、10kW、150kW、270kW、250kW的分布式光伏。改进遗传算法优化后在节点15、16、30分别安装170kW、340kW、390kW的分布式光伏。两种算法优化后的光伏总容量分别为840kW和900kW，小于总负荷的22%，满足约束条件。从分布式光伏接入的位置和接入容量来看，分布式光伏安装的位置多数位于网络末端，这是因为网络末端传输功率较长，所有通过就地提供功率能有效减少线路损耗。电压优化对比对比改进前后算法在系统电压方面的优化效果。各节点电压变化情况如REF_Ref25405\h图STYLEREF1\s4-5所示。各节点电压标幺值如REF_Ref27694\h表STYLEREF1\s4-5所示。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s15不同算法电压变化情况对比图表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s15不同优化方案各节点电压标幺值节点编号传统遗传算法改进遗传算法11120.99770.997730.98690.987240.98180.982350.97700.977660.96480.965970.96310.964080.96050.961890.95790.9599100.95580.9585110.95550.9584120.95510.9582130.95430.9584140.95430.9589150.95430.9601160.95460.9608170.95600.9589180.95540.9583190.99710.9972200.99360.9936210.99280.9929220.99220.9923230.98330.9836240.97670.9770250.97340.9737260.96330.9646270.96130.9629280.95240.9553290.94610.9499300.94360.9479310.94170.9439320.94150.9430330.94210.9427由REF_Ref25405\h图STYLEREF1\s4-5和REF_Ref27694\h表STYLEREF1\s4-5可知，使用改进遗传算法优化时，系统中各个节点的电压水平提升效果更好，在线路的末端部分，电压提升的效果更明显。线路末端往往是电力传输过程中比较容易出现电压不稳定、电压值偏低等问题的地方，而改进遗传算法能够有效提高末端电压水平。两种方案接入后的电压改善效果对比数据如REF_Ref25591\h表STYLEREF1\s4-6所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s16不同优化方案电压对比数据优化方案分布式光伏接入位置和容量（kW）电压偏差（p.u）16节点电压偏差（p.u）遗传算法7(160)、8(10)、14(150)、17(270)、33(250)1.11540.0454改进遗传算法15(170)、16(340)、30(390)1.05270.0392由REF_Ref25591\h表STYLEREF1\s4-6可知，遗传算法选址定容优化后的系统电压偏差为1.1154p.u，而改进遗传算法选址定容优化后的系统电压偏差为1.0154p.u，相比于传统遗传算法降低了5.62%。其中16节点电压偏差相相比于传统遗传算法降低效果最好，降低了13.66%。由此可见，在分布式光伏选址定容规划问题中，改进遗传算法优化后能够更好的提升系统电压水平，改善效果更好。网损优化对比对比改进前后算法在系统网损方面的优化效果。各支路网络损耗如REF_Ref28050\h图STYLEREF1\s4-6所示，系统网络损耗如REF_Ref28102\h表STYLEREF1\s4-7所示。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s16不同算法网损对比图表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s17不同优化方案网损对比数据优化方案分布式光伏接入位置和容量（kW）有功网损（kW）遗传算法7(160)、8(10)、14(150)、17(270)、33(250)102.8548kW改进遗传算法15(170)、16(340)、30(390)97.2897kW根据REF_Ref28050\h图STYLEREF1\s4-6和REF_Ref28102\h表STYLEREF1\s4-7的结果可知，改进遗传算法优化后的支路损耗低于传统遗传算法。改进遗传算法优化后的网络损耗为97.2897kW，而传统遗传算法优化后的网络损耗为104.8548kW。改进遗传算法的性能更优，网络损耗较传统算法降低了7.21%。由此可见，在分布式光伏并网规划中，改进后的遗传算法在网络损耗优化方面表现优于传统方法，其规划方案能够更有效地减少线路损耗，同时提升运行效率。不同场景下结果分析为了进一步验证本文所提出的优化数学模型和改进遗传算法的有效性，设置三种场景在IEEE33节点配电系统中进行仿真分析：场景1：不接入光伏，即系统原始网络状态；场景2：随机接入分布式光伏的位置和容量；场景3：使用改进遗传算法优化后接入光伏。各场景下分布式光伏的接入情况对比详见REF_Ref24146\h表STYLEREF1\s4-8所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s18不同场景下分布式光伏接入情况场景分布式光伏接入节点和对应接入容量（kW）未接入光伏/随机接入光伏2(150)、14(200)、20(200)、27(300)优化接入光伏15(170)、16(340)、30(390)由REF_Ref24146\h表STYLEREF1\s4-8可知，未接入光伏时，对应的节点和容量大小为0。随机接入光伏时，在节点2、14、20、27分别安装150kW、200kW、200kW、300kW光伏。优化接入光伏时，在节点为15、16、30分别安装170kW、340kW、390kW光伏。电压优化对比对不同场景的电压变化情况进行对比。电压变化情况如REF_Ref7495\h图STYLEREF1\s4-7所示。各节点电压参数如REF_Ref7596\h表STYLEREF1\s4-9所示。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s17不同场景下电压变化情况对比图表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s19不同优化方案各节点电压标幺值节点编号未接入光伏随机接入光伏改进遗传算法111120.99700.99760.997730.98300.98550.987240.97550.97950.982350.96810.97360.977660.94970.95890.965970.94620.95600.964080.94130.95230.961890.93510.94780.9599100.92930.94370.9585110.92840.94320.9584120.92690.94220.9582130.92080.93870.9584140.91850.93750.9589150.91710.93610.9601160.91570.93480.9608170.91370.93280.9589180.91310.93220.9583190.99650.99740.9972200.99290.99620.9936210.99220.99550.9929220.99160.99490.9923230.97940.98200.9836240.97270.97530.9770250.96940.97200.9737260.94770.95740.9646270.94520.95550.9629280.93370.94420.9553290.92250.93610.9499300.92200.93250.9479310.91780.92840.9439320.91690.92750.9430330.91660.92720.9427由REF_Ref7495\h图STYLEREF1\s4-7和REF_Ref7596\h表STYLEREF1\s4-9可知，接入分布式光伏后（场景2和场景3）的系统线路电压较未接入光伏时（场景1）显著提高，尤其是经过改进遗传算法优化选址定容后的分布式光伏接入效果更为突出。具体电压对比数据如REF_Ref26183\h表STYLEREF1\s4-10所示：表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s110不同场景下电压对比数据优化结果未接入光伏随机接入光伏优化接入光伏电压偏差（p.u）1.70031.38931.052718节点电压偏差（p.u）0.08690.06790.0417由REF_Ref26183\h表STYLEREF1\s4-10可知，在分布式光伏未接入电网时（场景1），系统电压偏差为1.7003p.u，电压偏差最大的节点位于18节点，为0.0869p.u。在随机接入光伏的场景1中，系统电压偏差为1.3860p.u，较未接入光伏时减少了18.48%，其中18节点电压偏差降至0.0679p.u，下降了21.86%。在改进遗传算法优化接入光伏的场景3中，系统电压偏差为1.0527p.u，较未接入光伏时降低了38.08%，18节点电压偏差降至0.0417p.u，下降了52.01%。具体对比结果数据如表4-8所示。由此可见，分布式光伏经过选址定容优化接入后，能够在电压不越限的情况下有效改善配电网的电压水平，减少系统电压偏差，提升系统运行的稳定性。网损优化对比对三种场景下系统网损变化情况进行对比。支路网损变化情况如REF_Ref27868\h图STYLEREF1\s4-8所示。系统网络损耗如REF_Ref28074\h表STYLEREF1\s4-11所示。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s18不同场景下网损对比图表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s111不同场景下网损对比数据优化结果未接入光伏随机接入光伏优化接入光伏有功网损（kW）202.4733kW144.1247kW97.2897kW网损降低率（%）/28.81%51.94%由REF_Ref27868\h图STYLEREF1\s4-8和REF_Ref28074\h表STYLEREF1\s4-11可以看出，分布式光伏并网（场景1和场景3）能够显著降低系统网损。优化后的光伏接入方案（场景3）相比未接入光伏（场景1），网损显著下降。随机接入光伏时，系统有功网损为144.1247kW，较未接入时减少28.81%；优化后有功网损降至97.2897kW，降幅达51.94%。结果表明，合理规划分布式光伏能有效降低网损，减少能源浪费和运行成本，同时提升电网性能与可靠性。总结与展望总结主要研究内容和成果如下：（1）多目标数学模型的构建：建立了电压优化与网损最小化的多目标模型。通过权重系数法将多个目标归一处理，综合考虑了电压偏差、网络损耗两个因素，确保了模