在当今电力系统中，随着能源结构的不断优化以及新能源技术的迅猛发展，分布式电源（Distributed Generation，简称DG）得到了广泛的应用。分布式电源的接入极大地提高了能源的利用率，同时也对配电网的规划、运行和控制提出了新的挑战。因此，本文探讨了在分布式电源高渗透率的条件下，如何通过配电网重构优化策略来解决电压越限等问题，并提出了一种新的优化方法。
分布式电源的动态行为带来了不确定性和随机性，这对于配电网的稳定运行和电能质量构成了威胁。为了解决这一问题，文章引入了半不变量法来计算随机潮流，从而有效处理分布式电源动态行为引起的不确定性问题。半不变量法是一种统计学方法，它能够从随机变量的分布中计算出特定的统计量（如期望值、方差、偏度等），进而估算出系统的概率特性。
文章采用了改进的NSGA-II算法来实现配电网的重构。NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，它能够在多个目标之间进行权衡和优化，最终找到一组满足多个目标的最优解集合。在此基础上，文章提出了一种新的配电网重构概率约束优化策略和求解方法，该策略考虑了分布式电源的动态行为，以及在网架寻优基础上进行时间层面的整合优化，构建了一个动态重构的数学模型。
在配电网重构的动态模型中，作者特别提出了依据优化后的电压参数在时间层面上再次进行整合优化的概念。这种做法能够更好地适应分布式电源输出功率随时间变化的特点，从而确保配电系统在各种运行条件下的稳定性和可靠性。
文章采用嵌套基因回路搜索策略对NSGA-II算法进行了改进，解决了传统配电网规划中对强相关性随机变量考虑不足的问题，并通过IEEE-33节点配电系统的算例验证了所提方法的有效性。这意味着所提出的策略和方法能够在实际的配电系统中应用，对于提高电能质量、优化配电网结构具有实际意义。
本文针对配电网重构这一重要议题，提出了一套科学有效的优化策略和解决方案。在分布式电源高渗透率的背景下，该策略能够通过综合考虑电源动态行为和配电系统的实际需求，有效提高配电网的运行效率和电能质量。这种方法不仅对于电力系统的规划和设计人员具有重要的参考价值，也对保障电力系统的安全稳定运行具有实际意义。同时，它还体现了人工智能算法在电力系统优化中的应用前景，为解决传统电力系统面临的新问题提供了新的思路和方法。
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