综述：分布式发电与电动汽车规划在配电网中融合的混合MC-GA方法综述

本综述系统探讨了采用混合蒙特卡洛遗传算法（MC-GA）优化配电网规划，核心在于协同整合分布式发电（DGs）与电动汽车（EVs）。文章重点分析了如何通过此方法最小化有功与无功功率损耗、提升系统负载能力及电压稳定性，为构建高效、可靠电力系统提供了关键技术与模型参考。

　　

Abstract

随着传统电力需求模式的日益增长，每日电力消耗需求不断攀升。因此，大规模发电或最大限度降低损耗变得至关重要。为了提升配电网设计效率，采用混合蒙特卡洛遗传算法（MC-GA）方法来协同规划分布式发电（DGs）和电动汽车（EVs）正变得越来越重要。通过恰当协调DGs和EVs，可以采取诸如最小化有功和无功功率损耗、最大化负载能力等措施，从而提升电力系统品质。其他电力参数的质量，如系统稳定性、线路短路容量以及系统电压分布的提升，也得到改善。该领域研究的新维度，即DG和EV集成到配电网络中，正受到广泛关注。本综述论文提出了采用混合MC-GA优化方法，在利用现实负荷模型的情况下，构建包含DGs、EVs以及DGs与EVs结合的配电网。规划过程中考虑了各种电力系统性能，其目标函数视角多样，例如减少电力系统网络中的有功和无功功率损耗。本调查研究深入探讨了用于DGs和EVs评估、规划过程的最新模型和技术，并对当前及未来该领域的研究范围进行了分类。作者确信，在此调查研究中找出其可比参考文献将对研究人员、从业者、学者、工业界人士及科研人员极为有益。

引言

电力系统正面临日益增长的负荷需求与提升运行效率的双重挑战。分布式发电（DGs）和电动汽车（EVs）的兴起为配电网带来了新的机遇与复杂性。DGs的接入改变了传统单向潮流的配电模式，而EVs的规模化充电行为则引入了显著的随机性和间歇性负荷。如何科学地规划DGs和EVs的接入，以优化配电网性能，成为一个关键科学问题。混合蒙特卡洛遗传算法（MC-GA）作为一种结合随机模拟与进化搜索优势的优化工具，为解决这一复杂规划问题提供了有效途径。

混合MC-GA方法的核心原理

混合MC-GA方法融合了蒙特卡洛（MC）模拟的随机采样能力和遗传算法（GA）的全局优化能力。蒙特卡洛模拟主要用于处理规划问题中的不确定性因素，例如EVs的充电需求、可再生能源DG（如光伏、风电）的出力的随机波动。通过大量随机场景生成，MC模拟可以评估各种不确定性下的系统性能。遗传算法则在此基础上进行优化搜索，其染色体编码通常代表DGs的位置、容量、EV充电站的配置等决策变量。算法通过选择、交叉、变异等操作，不断进化种群，以寻找在多个随机场景下综合性能最优的规划方案。这种混合策略有效地平衡了求解精度与计算效率。

DG与EV集成规划的关键目标

采用混合MC-GA进行DG与EV集成规划时，通常围绕多个关键目标函数展开。

1. 1.
   损耗最小化：最小化配电网中的总有功功率损耗（P_loss）和总无功功率损耗（Q_loss）是核心目标之一。DGs的合理接入可以通过就地供电减少远程输电损耗，而EVs的智能充电策略（如有序充电）则可以平抑负荷曲线，降低峰值损耗。
2. 2.
   负载能力最大化：系统负载能力反映了配电网在满足各种运行约束下所能承受的最大负荷。通过优化DG和EV的接入，可以改善网络潮流分布，提升线路利用率，从而增强系统的整体供电能力。
3. 3.
   电压分布改善：维持节点电压在允许范围内（如0.95 p.u. 至 1.05 p.u.）是保证电能质量的基本要求。DGs，特别是能够提供无功支撑的DGs，以及可控的EV充电设施，有助于改善电压分布，防止电压越限。
4. 4.
   系统稳定性与短路容量：DG的接入会改变系统的短路电流水平，规划时需确保线路和设备的短路容量能够承受。混合MC-GA方法可以在优化过程中考虑这些安全约束。

面临的挑战与模型考量

DG与EV集成规划并非易事，其主要挑战在于处理高维不确定性、多目标冲突以及复杂的网络约束。EV的充电时空随机性、可再生能源DG的间歇性出力使得传统确定性规划方法难以适用。混合MC-GA通过概率性建模应对此挑战。此外，规划中需采用现实的负荷模型，如电压依赖型负荷模型（ZIP模型），以更准确地反映实际电网行为。多目标优化中不同目标（如最小损耗与最大负载能力）之间往往存在权衡关系，通常采用加权和法或帕累托最优前沿求解法来处理。

结论与展望

本文综述表明，基于混合蒙特卡洛遗传算法（MC-GA）的规划方法是协调分布式发电（DGs）和电动汽车（EVs）接入配电网的有效工具。它能够系统地处理不确定性，优化多个相互关联的技术经济指标，包括但不限于有功/无功功率损耗、负载能力、电压分布和系统安全。该领域未来的研究可进一步深化以下几个方面：集成更精细化的不确定性模型（如考虑极端天气事件对DG出力的影响）、探索人工智能与混合MC-GA的进一步融合以提升计算效率、研究主动配电网环境下DG与EV参与系统调节（如提供辅助服务）的协同规划策略，以及将规划模型扩展到综合能源系统范畴，考虑电、热、气等多能源耦合效应。