【摘 要】
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在清洁能源大规模发展的背景下，分布式电源（Distributed Generation,DG）和电动汽车（Electric Vehicle,EV）接入配电网，会对其规划和运行带来诸多影响，为保证系统高效、经济和安全运行，文中建立了DG与EV充电站协调规划模型。利用拉丁超立方采样（LHS）以及矩阵变换法，对DG与传统负荷间存在的相关性进行描述；通过蒙特卡洛模拟法对EV充电负荷进行预测，根据Kmean
【基金项目】
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2016年智慧青岛建设工作计划重点资助项目（强化重点领域智慧企业服务类-11）；
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在清洁能源大规模发展的背景下，分布式电源（Distributed Generation,DG）和电动汽车（Electric Vehicle,EV）接入配电网，会对其规划和运行带来诸多影响，为保证系统高效、经济和安全运行，文中建立了DG与EV充电站协调规划模型。利用拉丁超立方采样（LHS）以及矩阵变换法，对DG与传统负荷间存在的相关性进行描述；通过蒙特卡洛模拟法对EV充电负荷进行预测，根据Kmeans算法进行场景聚类得到典型运行场景；构建以综合年费用、供电可靠性成本以及电压偏移量最小为目标的规划模型，采用改进的粒子群算法（Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO）进行求解，结合IEEE-33节点系统进行仿真验证。结果表明，所建模型下的综合协调规划可以提高系统的经济性与可靠性，并达到改善电压质量的目的，也验证了CPSO算法的可行性与快速有效性。
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