在当前的能源需求背景下，传统化石能源的开采及其转换形成的电能、汽油等二次能源已经无法满足工业经济发展的需求，同时带来了环境污染、温室效应等诸多问题。因此，寻找清洁可再生能源资源进行替代成为了迫切需求。太阳能、风能等可再生能源发电为主的分布式电源以其清洁、可持续的能源特点获得了广泛关注。
分布式电源（DG）的接入电网，能够提高能源利用率、减轻电网对传统化石能源的依赖、调整能源利用结构，具有诸多优点。然而，分布式电源大规模、无序地接入配电网时，也会引起电压水平升高、供电可靠性降低、电能质量下降以及短路电流增大等风险。因此，如何对DG进行科学合理的配置，是确保电网稳定性以及DG高效运行的关键问题。
在实际研究中，研究者们通过分析负荷时序特性，使用K-Medoids聚类算法对全年负荷进行聚类，基于IEEE33节点系统构建了优化配置模型。该模型以年综合社会费用最低为目标函数，并采用了改进的自适应遗传算法进行求解。
从分布式电源优化配置的角度出发，优化配置模型需要考虑以下几个方面：
1. 网络损耗：研究需要通过模型计算，最小化因DG接入导致的网络损耗，这关系到电网的能效和运行成本。
2. 购电费用：优化配置要考虑减少外部购电的成本，通过合理配置DG可以降低对主电网的依赖，进而减少购电费用。
3. 设备建设费用：分布式电源的安装和建设需要考虑成本，优化模型中需纳入设备投资的成本，以达到整体成本的最低化。
4. 低碳效益：考虑分布式电源接入配电网的低碳效益，如减排温室气体的能力，这与当前全球减少碳排放的趋势相符。
5. 用户期望：用户对电力供应的期望也应成为配置模型中的一个考虑因素，例如用户的电力使用习惯、停电容忍度等。
6. 配电网规划：规划是一个涉及到电网结构、设备布局、负荷需求等多方面因素的复杂过程，分布式电源的配置必须在配电网规划的框架下进行。
7. 遗传算法：在优化模型的求解过程中，遗传算法因其模拟自然选择和遗传学原理的全局搜索能力，成为解决复杂优化问题的有力工具。而改进的自适应遗传算法则进一步提高了求解效率和优化效果。
通过综合考虑上述因素，建立一个综合的优化配置模型，可以实现分布式电源在配电网中的合理接入与运行，为电网的稳定性、经济性以及环境友好性提供支持。而本文的研究方法和结论，为今后的能源系统优化配置提供了有益的参考。
