"这篇论文是关于考虑分布式电源不确定性的配电网网架模糊规划，由张永斌等人撰写，发表在2019年6月的《电工技术学报》增刊1上。研究中，作者们针对分布式电源输出功率的不确定性，提出了一个配电网网架规划的新方法。他们运用模糊理论构建了风机和光伏发电的输出功率模型，并以年平均投资运行费用的模糊期望值最小化作为优化目标，同时考虑了渗透率约束、节点电压、网络拓扑和潮流平衡等多方面因素。通过结合边界值的配电网模糊潮流算法和模糊期望值理论，以及改进的整数编码遗传算法进行求解。模拟计算验证了该方法的有效性和实用性。"
这篇论文探讨的核心知识点包括：
1. **分布式电源的不确定性**：分布式电源，如风力发电和光伏发电，其输出功率受到自然条件和设备性能等多种因素的影响，具有显著的不确定性。这种不确定性给配电网的规划和运行带来了挑战。
2. **模糊理论**：模糊理论是一种处理不确定性和不精确信息的方法，适用于处理分布式电源输出功率的随机性和波动性。文中利用模糊理论建立了风电和光伏的输出功率模型，以更好地模拟实际状况。
3. **配电网网架规划**：这是电力系统规划的重要部分，涉及到如何设计和优化配电网的结构，以确保可靠供电、经济高效和适应性。在考虑分布式电源不确定性的背景下，网架规划需要更复杂的优化策略。
4. **模糊期望值**：作为优化目标，年平均投资运行费用的模糊期望值最小化考虑了成本的不确定性和概率分布，这有助于降低由于电源不确定性带来的风险。
5. **渗透率约束**：指分布式电源在电网中的占比限制，是规划时需要考虑的重要因素，以保证系统的稳定性和安全性。
6. **节点电压和网络拓扑约束**：在规划过程中，必须保证所有节点的电压在允许范围内，同时保持网络的连接性和合理性。
7. **潮流平衡**：配电网中电能的供需平衡是必须满足的，即发电机发出的功率应等于负荷消耗的功率，考虑到分布式电源的不确定性，潮流平衡的计算更为复杂。
8. **模糊潮流计算**：结合了边界值的配电网模糊潮流算法，能够处理不确定性下的功率流问题。
9. **整数编码遗传算法**：这是一种优化算法，用于解决非线性和复杂问题的求解，这里用来寻找网架规划的最佳解决方案。
10. **自适应遗传算法**：改进的整数编码方式可能采用了自适应遗传算法，它可以根据问题的特性和搜索过程动态调整参数，提高搜索效率和解的质量。
11. **仿真实验**：通过实际案例，验证了提出的规划方法在应对分布式电源不确定性方面的可行性和实用性，证明了方法的有效性。
这篇论文的研究成果对于理解和解决现代电力系统中分布式电源不确定性带来的挑战，以及推动配电网的高效规划具有重要的理论和实践意义。
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