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参考文献：
全球经济的迅速发展和人们用电需求的提升导致以化石能源为主的自然资源逐渐枯竭［1］。基于
风、光等可再生能源的分布式电源具有环境友好、调度灵活等特点，能有效促进社会的可持续发展［2］。随着能源互联网建设工作的持续推进，大量分布式电源随机接入城市配电网，导致配电网潮流改变，带来严重的安全问题［3 － 5］。如何在配电网中确定分布式电源的接入点和安装容量以提升系统的安全性和经济性是当前的研究重点。
目前，已有较多学者对分布式电源如何接入配电网进行了研究。文献［6］提出了采用带惯性权重
的粒子群算法进行分布式电源选址和定容的计算方法，通过算例验证了所提算法有较强全局搜索能力和收敛速度。文献［7］建立了光伏电源选址和定容的配电网络损耗最小、节点电压偏移最小和接入费用最小的多目标优化模型，并提出一种基于遗传算法改进的并列选择法，通过算例验证了该方法的可行性。文献［8］以降低配电网运行线损为优化目标，采用了粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法，结合算例得出了分布式电源最优接入容量。
针对分布式电源接入配电网的优化配置问题，我们从经济性出发，建立了一个以经济型为目标的优化模型，同时考虑了二氧化碳排放惩罚函数，以确保在分布式电源选址和定容方面达到最佳效果。该模型旨在在满足电力需求的同时最大限度地降低成本，并且考虑了对环境的影响。
为了计算配电网络的潮流情况，我们采用了前推回推法，这有助于我们准确地了解电力系统中各个节点的电压、电流和功率等参数。此外，为了对所提出的优化模型进行求解，我们选择了自适应遗传算法，这种算法能够有效地应对复杂的优化问题，并找到最优解。通过结合 IEEE 33 节点构造算例进行了分析验证，我们验证了所提出的优化模型的有效性和可行性。
这项研究为分布式电源接入配电网的优化配置提供了一种全新的方法和思路，不仅可以在经济性和环保性方面取得更好的平衡，还可以为电力系统的规划和管理提供有力的支持。我们相信这一研究成果将对未来的电力系统发展产生积极的影响。
遗传算法是一种启发式搜索算法，可以用于求解分布式电源选址定容问题，并考虑环境因素。在这个问题中，我们需要确定在哪些位置安装分布式电源，并确定每个位置的容量，以满足需求并考虑环境因素。
遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程，利用自然选择和遗传机制来搜索最优解。在分布式电源选址定容问题中，可以将每个可能的解表示为一个染色体，其中包含了分布式电源的位置和容量。然后利用遗传算法的交叉、变异和选择等操作，不断演化出更好的解。
在考虑环境因素的情况下，可以将环境因素作为适应度函数的一部分，以确保所选择的解不仅满足需求，还能最大程度地减少对环境的影响。例如，可以考虑减少对自然景观的破坏、降低对野生动物的影响等环境因素。
通过遗传算法求解分布式电源选址定容问题，并考虑环境因素，可以得到一个较优的解，既能满足电力需求，又能最大程度地减少对环境的影响。这对于推动可持续发展和环境保护具有重要意义。
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[1]郝文斌,谢明洋,谢波等.基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[J].四川电力技术,2020,43(06):2-5+20.DOI:10.16527/j.cnki.cn51-1315/tm.2020.06.001
