在MCDM（多准则决策方法）的指导下，对配电网中的研发项目（RDGs）和电动车辆充电设施（EVCS）进行了事后多目标技术经济分配

《Journal of Energy Storage》：MCDM guided a posteriori multi-objective techno-economic allocation of RDGs and EVCS in distribution network

该研究提出基于后验多目标人工蜂群算法（MOAHA）的优化方法，用于协同规划可再生能源分布式发电系统（RDGs）和电动汽车充电站（EVCS）的配置，解决技术性能与经济成本之间的冲突。通过生成多目标帕累托前沿并应用MOORA方法确定理想折中解，在IEEE 33和69节点系统上验证了方法的有效性，实现了降低能量损耗、改善电压分布及稳定性的技术目标，同时优化投资和运营成本的经济目标。

　　随着全球对可再生能源和电动汽车（EVs）的重视程度不断提升，现代电力分配网络（DNs）面临着前所未有的挑战和机遇。可再生能源分布式发电系统（RDGs）和电动汽车充电站（EVCS）的集成成为实现可持续能源供应和提升电网效率的关键。然而，RDGs的间歇性输出特性以及EVCS的动态负荷需求，使得在电网中合理选址与定容成为一项复杂的多目标优化问题。本文提出了一种基于后验多目标方法的优化策略，旨在高效地整合RDGs和EVCS，以改善电网性能，包括降低能源损耗、提高电压稳定性并减少电压偏差，同时兼顾投资和运营成本。该方法不仅在技术层面优化电网性能，也在经济层面平衡系统的整体成本，从而为电网运营商提供更全面的决策支持。

RDGs的集成有助于减少对传统化石燃料的依赖，提高能源供应的清洁性和可持续性。例如，太阳能光伏（PV）和风力涡轮机（WT）等技术能够有效降低电网的有功功率损耗，改善电压分布，并提升电网的稳定性。然而，由于可再生能源的输出受天气条件和地理环境的影响，其不确定性给电网规划带来了额外的复杂性。此外，随着电动汽车市场的快速增长，充电站的建设需求日益增加，但这些充电站的高负荷需求可能会对电网造成压力，尤其是在高峰时段。因此，如何在电网中合理选址和定容RDGs与EVCS，以兼顾技术与经济目标，成为当前研究的重点。

在现有的文献中，许多研究已经探索了RDGs和EVCS的优化问题。然而，大多数研究仅关注单一目标，如技术性能或经济成本，未能充分考虑两者之间的权衡关系。例如，一些研究采用粒子群优化（PSO）算法来减少电网损耗，另一些则使用遗传算法（GA）来优化RDGs的选址和定容。这些方法虽然在一定程度上提升了电网的运行效率，但它们通常忽略了经济成本，导致解决方案在实际应用中缺乏全面性。此外，一些研究尝试将经济因素纳入优化模型，但往往采用加权求和的方法，将多个目标合并为一个单一目标，从而可能掩盖了不同目标之间的潜在冲突。

为了克服上述问题，本文提出了一种基于后验多目标方法的解决方案。与传统的先验方法不同，后验方法在优化过程中保留了多目标的特性，允许决策者在优化完成后，根据自身偏好从多个最优解中选择最适合的方案。这种方法能够更全面地反映实际电网运行中的各种因素，包括技术性能和经济成本，从而提供更具实用性的解决方案。此外，本文还引入了一种基于比率分析的多目标优化方法（MOORA），用于从生成的帕累托最优解（POS）中筛选出最佳的折中方案（ITS）。MOORA方法以其简单性和清晰的数学框架而受到广泛认可，已被应用于多个领域，如太阳能发电系统排序、供应链管理、能源行业、材料选择和制造业决策。

本文的创新点在于，首次将MOAHA算法应用于RDGs和EVCS的联合优化问题。MOAHA算法是一种基于人工蜂鸟行为的多目标优化算法，能够有效处理多个相互冲突的目标函数。通过MOAHA算法，可以生成一个全面的帕累托前沿（PF），涵盖不同技术经济目标的最优解。这为电网运营商提供了更多的选择空间，使其可以根据实际需求和偏好，灵活地选择最合适的方案。此外，本文还对MOAHA算法与其他几种多目标优化算法（如NSGA-II、MOPSO、MOHHO和MOGWO）进行了比较分析，使用了间距指标（spacing metric）来评估算法的性能。这一比较不仅验证了MOAHA算法在解决多目标优化问题上的有效性，也展示了其在实际应用中的优越性。

为了验证所提出方法的有效性，本文在IEEE 33节点和69节点的典型电网系统上进行了深入的案例研究。这些电网系统具有代表性的结构和运行参数，能够准确反映实际电网的复杂性。研究结果表明，该方法在降低能源损耗、减少电压偏差和提升电压稳定性方面表现出色，同时在经济成本方面也实现了有效的控制。通过合理选址和定容RDGs和EVCS，电网能够在满足技术要求的同时，降低投资和运营成本，从而实现更高效的能源管理。

在技术层面，本文提出的优化方法能够显著降低电网的有功功率损耗。通过合理分配RDGs和EVCS的位置和容量，可以有效减少电流流动路径，降低线路损耗，提高电网的整体效率。此外，该方法还能够改善电网的电压分布，减少电压偏差，从而提升电网的稳定性和可靠性。电压稳定性是电网运行中的关键指标，特别是在高负荷和可再生能源波动较大的情况下。通过优化RDGs和EVCS的布局，可以增强电网的电压稳定性，确保电力供应的连续性和安全性。

在经济层面，本文提出的优化方法能够有效降低RDGs的投资和运营成本。RDGs的建设与运行涉及大量的资金投入，包括设备采购、安装、维护和运营费用。通过合理的选址和定容，可以减少不必要的设备投资，同时优化运营成本，提高整体经济效益。此外，EVCS的建设也需要考虑经济因素，如安装成本、运营成本和维护费用。本文提出的优化方法能够在保证电网性能的同时，降低EVCS的建设与运行成本，为电网运营商提供更具成本效益的解决方案。

本文的研究还强调了在多目标优化过程中，保留多目标的特性对于决策过程的重要性。传统的先验方法在优化过程中将多个目标合并为一个单一目标，可能导致某些目标的优化效果不佳。相比之下，后验方法能够在优化过程中保留所有目标的独立性，从而生成更全面的帕累托前沿。这一特点使得决策者能够更灵活地选择最优方案，根据自身的偏好和需求，权衡不同的技术经济目标。

此外，本文还探讨了如何利用MOORA方法进行多标准决策分析（MCDM）。MOORA方法通过评估不同方案与最佳正解和最差负解之间的接近程度，帮助决策者在多个帕累托最优解中找到最适合的折中方案。这一方法不仅提高了决策过程的透明度，还增强了解决方案的实用性，使其能够更好地适应不同电网运营商的需求。

本文的研究成果为未来电网规划提供了新的思路和方法。随着可再生能源和电动汽车的普及，电网的结构和运行方式将不断演变。因此，开发一种能够同时优化技术与经济目标的多目标优化方法，对于实现可持续和高效的电力分配至关重要。本文提出的MOAHA算法和MOORA方法的结合，不仅能够有效解决RDGs和EVCS的联合优化问题，还为未来的电网规划提供了更加灵活和全面的决策支持。

综上所述，本文通过引入一种基于后验多目标方法的优化策略，解决了RDGs和EVCS在电网中的联合优化问题。该方法在技术层面优化电网性能，包括降低能源损耗、减少电压偏差和提升电压稳定性；在经济层面控制投资和运营成本，为电网运营商提供更全面的解决方案。通过MOAHA算法和MOORA方法的结合，本文不仅验证了所提出方法的有效性，还展示了其在实际应用中的灵活性和适应性。未来的研究可以进一步探索该方法在更大规模电网中的应用，以及如何结合更多的不确定性因素，如负荷波动和天气变化，以提升优化结果的鲁棒性和可靠性。