配电系统是现代电力系统中不可或缺的一部分，它负责将电能从发电站输送到用户。随着能源危机和环境保护问题的日益严重，可再生能源的使用受到广泛关注，分布式发电（DG）技术应运而生。分布式发电指的是在用户附近的小型发电设施，它可以直接接入配电网，提供能源支持。然而，随着分布式电源（如太阳能光伏、风能发电）在配电网中的接入，系统可能会出现三相不平衡问题，以及电压稳定性下降的问题。本文针对这些问题，提出了一个多目标优化模型，并将Logistic混沌遍历技术和粒子群优化算法（PSO）结合，旨在解决分布式电源接入配电网时的优化配置问题。
该模型将有功损耗和静态电压稳定性作为优化目标。有功损耗是配电网性能评估中的重要指标，它与系统效率密切相关，减少有功损耗可以提高配电网的运行效率。而静态电压稳定性是衡量配电网稳定运行能力的关键指标，高电压稳定性意味着系统能够在各种工况下维持电压在合理范围内波动，保证供电的可靠性。
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化方法，它通过模拟鸟群捕食行为，以群体协作来寻找最优解。然而，PSO算法存在一些不足之处，比如首领粒子的主动搜索能力较弱，这对算法的局部深度搜索和全局搜索能力带来负面影响。为了解决这个问题，本文引入Logistic混沌遍历技术，增强粒子群优化算法的全局搜索能力，提高求解的精度和速度。
文章中提到了以下几个关键词和概念，对于理解全文至关重要：
1. 分布式电源（DG）：指的是在靠近用电区域安装的小型发电设施，如光伏系统和风力发电等可再生能源发电装置。
2. 三相不平衡：在配电网中，三相不平衡是指三相电压或电流的不对称性，它会导致设备损耗增加、效率降低等问题。
3. 配电网：负责将电能从发电站输送到用户的中低压电力网络。
4. 多目标优化：涉及多个目标或多个性能指标的优化问题，目的是在多个目标之间找到最优的平衡点。
5. 粒子群优化算法（PSO）：一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群捕食行为进行问题的求解。
6. Logistic混沌遍历技术：利用混沌动力学特性来提高优化搜索的遍历性，突破局部极值，增强算法的全局搜索能力。
此外，文章还讨论了多种已有的研究，这些研究从不同的角度针对分布式电源接入配电网的优化配置问题提出了多种多目标优化配置模型，它们在目标函数设置上各有侧重，有的关注电压、电流质量和网络损耗，有的关注网损、静态电压稳定性和投资成本等。
在仿真验证方面，本文使用仿真方法对提出的多目标优化模型进行了有效性验证。仿真验证结果表明，提出的优化模型在保证配电网安全性和经济性的基础上，可以有效地减少有功损耗，并提高配电网的静态电压稳定性，从而验证了该模型的合理性和有效性。
本文针对配电网中分布式电源接入带来的挑战，提出了一个多目标优化模型，并通过结合Logistic混沌遍历技术和改进的PSO算法对模型进行了求解。该研究在提高配电网运行效率、保证供电安全稳定方面具有重要意义，并为未来配电网的规划和优化提供了新的思路和方法。
