中文摘要：

配电系统是电力系统中分布范围最广但也是最薄弱的一个环节。随着用户对供电可靠性和电能质量的要求不断提高以及输出功率具有间歇性和波动性特点的分布式电源的并入，进一步给配电系统的规划和运行带来挑战。本项目首次尝试将根据化学反应过程中分子的碰撞和能量转化过程构造的化学反应算法应用于电力系统领域，就配电系统中的一些关键问题展开研究。首先将化学反应算法应用到配电网络重构中，并引入最佳模糊聚类的思想解决配电网动态重构中的时间分段问题；其次，进一步研究分布式发电出力随机性模型和负荷不确定性模型，在此基础上，分别构建配电网无功优化的期望值模型、风光互补分布式电源选址定容的机会约束规划模型和配电网多目标规划模型，采用化学反应算法作为优化手段，结合随机潮流、Monte-Carlo 模拟、Pareto多目标最优理论对所建立的模型进行求解。最后，对化学反应算法与其它智能算法在求解电力系统问题时的性能进行综合比较。

结论摘要：

本项目就配电系统分析和优化的一些关键问题展开了研究。完善了配电网络概率性潮流计算方法；就配电网络的重构、含间歇性分布式电源的无功优化、分布式光伏电站选址定容等优化问题展开了研究；引入了化学反应优化算法对这些复杂的优化问题进行求解。根据配电网接入间歇性分布式电源的特点提出了一种基于全概率公式的概率潮流解析法，所提方法具有精度高和易于并行化计算的特点，拟合的概率分布曲线与基于半不变量和Gram-Charlier级数的方法相比具有不存在收敛问题且不违背概率公理的优点。针对配电网络动态重构中的开关操作次数约束难以处理的问题，提出采用最优模糊C 均值聚类技术对时间区间的配电网络运行状态按其负荷的内在相似性进行聚类，将配电网络动态重构转换为以聚类中心表示负荷状态的多个静态重构问题。针对间歇性分布式电源并网后无功优化的问题，建立了同时考虑分布式电源出力和负荷的随机波动的配电网无功优化概率模型，得到了具有概率统计意义的最优方案。从保证接入分布式光伏电站后配电网仍然呈现负荷性质的角度，建立了以配电网对主网电能的需求最小为优化目标，以潮流不向主网倒送、以安装断路器的支路潮流不倒送、节点电压不越限为约束条件的光伏电站选址定容优化模型。引入了化学反应算法求解所建立的优化模型。在化学反应算法基本框架的基础上，根据所求解问题的特点，构建了相宜的分子碰撞规则，并融入了现有智能算法中较优秀的一些算法模式。采用多个测试系统验证了所提出模型和算法的有效性。在所研究的优化问题中，提出的方法都能够在较小的计算代价下以较高概率获得最优解，具有良好的实用性。