近年來，隨著傳統(tǒng)能源（煤，石油等）的快速消耗以及環(huán)境污染問題越來越突出，分布式電源（Distributed　Generation。DG）因其清潔環(huán)保、安裝地點靈活、可提高供電可靠性等優(yōu)點得到了快速發(fā)展。然而，風(fēng)力發(fā)電機(jī)（Wind Turbine generator， WT）輸出功率因風(fēng)速的隨機(jī)性存在的不確定性、光伏發(fā)電（Photovoltaic。PV）因太陽輻照度的隨機(jī)性存在的不確定性以及負(fù)荷需求的隨機(jī)性，都會對DG的選址定容產(chǎn)生影響。因此，科學(xué)地對DG的位置和容量進(jìn)行優(yōu)化，對配電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。

　　分布式風(fēng)電源和光伏電源因風(fēng)速和太陽輻照度的隨機(jī)性存在出力不確定性的特點，且配電網(wǎng)負(fù)荷水平也存在不恒定的特性。在進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃時，該不確定性對配電網(wǎng)具有不可忽視的影響。將這種不確定性計及到分布式電源的優(yōu)化配置問題當(dāng)中，運(yùn)用場景劃分的方法將一年中配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)劃分成8760個小時場景，并采用改進(jìn)K-means聚類方法對場景進(jìn)行聚類。以計及環(huán)境因素在內(nèi)的年綜合費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù)，采用改進(jìn)粒子群算法對多類型分布式電源進(jìn)行選址定容規(guī)劃。最后采用配電網(wǎng)系統(tǒng)算例進(jìn)行仿真分析，驗證了該優(yōu)化配置模型和方法的有效性。