本文研究的核心内容是针对配电网中分布式电源(Distributed Generation，简称DG)的优化配置问题。分布式发电技术近年来得到了广泛的应用与发展，尤其在提升电网的供电可靠性和灵活性方面发挥了重要作用。然而，随着分布式电源的接入数量增多，其对配电网电压的影响也日益显著。为了确保电网的稳定运行以及为用户提供高质量的电压，需要对DG的配置进行合理优化。
在此背景下，作者提出了一种新的优化配置模型，其特点在于引入了“电压权重因子”。这个因子被加入到模型的电压总偏差目标函数中，其目的是为了更准确地反映分布式电源配置对配电网各个节点电压的影响，同时也能体现用户对电压质量的需求和评价。具体来说，通过该模型能够使得电压偏差较大的节点或者电压评分较高的节点的电压幅值更容易达到期望值，从而优化配电网的整体运行质量。
为了得到DG和负荷的状态，文中采用了一种名为“拉丁超立方抽样”的方法。这种方法是一种统计抽样技术，常用于模型输入参数的不确定分析中，能够更加高效和均匀地从多维空间中选取样本点，用于模拟DG和负荷的可能状态。
接着，文中使用了两种优化算法：NSGA-II算法（非支配排序遗传算法第二代）和基于信息熵赋权的灰靶决策算法，来获取最优的分布式电源配置方案。NSGA-II算法是一种有效的多目标优化方法，能够处理具有多个冲突目标的问题，能够生成一组多样化的解（即Pareto前沿），为决策者提供丰富的选择。而基于信息熵的灰靶决策算法能够考虑到问题中的不确定性因素，并对决策对象进行排序和选择，最终得到最优的解决方案。
本文提出的优化模型和算法的可行性和有效性通过仿真算例得到了验证。仿真结果表明，利用该方法所得到的最优方案能够在保证电压质量的同时，控制DG的投资和运行成本，减少网络损耗和购电费用。
关键词部分提到了几个重要的概念和工具，包括“配电网”，“分布式电源”，“电压权重因子”，“NSGA-II算法”和“灰靶决策”。其中“配电网”指的是连接用户和主电网之间的电力网络；“分布式电源”是相对于中心化大电源而言的一种小型、分布式的发电方式；“电压权重因子”是本文提出的创新点，用于优化电压质量；NSGA-II算法和灰靶决策则分别用于处理优化过程中的多目标决策问题。
通过对文中提到的内容进行深入分析，可以提炼出以下几点知识点：
1. 分布式发电技术的快速发展对于提升电网供电可靠性及灵活性的重要性。
2. 在配电网中，分布式电源的接入对电压的影响及优化配置的需求。
3. 引入电压权重因子来优化配电网中电压偏差问题，以提高电压质量。
4. 拉丁超立方抽样法在获取DG及负荷状态中的应用。
5. NSGA-II算法与信息熵灰靶决策算法在多目标决策优化问题中的应用和优势。
6. 仿真算例验证所提方法的实际应用效果，包括成本控制和电压质量提升。
7. 针对配电网的优化配置模型不仅涉及技术层面，还包含算法的选择和应用，以及最终的综合评估。
在实际操作中，电网规划人员和工程师需要充分考虑这些知识点，并结合特定电网的实际情况，利用合适的工具和方法来优化分布式电源的配置。这不仅可以提升电网的运行效率，还能保障用户的用电安全和舒适性。
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