在当前能源转型和技术革新的大背景下，分布式电源（Distributed Generation, DG）因其环保、高效等特点，已经成为配电网中重要组成部分。在配电网中，考虑间歇性能源（如风能和太阳能）以及负荷的波动性是配置DG的关键问题。本文提出了一个新的优化配置模型，目的是最小化风机和光伏的投资成本、运行维护成本以及网损成本，同时考虑了风、光和负荷的秩相关性。
在进行DG优化配置研究时，风速和光照强度的不确定性是主要难点。由于风速和光照强度是影响风机和光伏出力的关键因素，因此本文采用了双参数Weibull分布来描述风速的概率分布，而光照强度的概率分布则采用了Beta分布模型。这些模型能够更准确地模拟实际的自然条件变化，为DG优化配置提供准确的输入参数。
除了风速和光照强度的概率建模外，负荷的概率模型也被提出。在配电网运行分析中，负荷变化同样存在不确定性，因此本文采用了正态分布来表达负荷的随机性。由于配电网运行具有一定的时域特性，负荷的概率模型可以基于历史数据来估计平均值、标准差和方差，从而更贴近实际运行状况。
为了对DG优化配置模型进行求解，本文采用了概率潮流计算和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法。在粒子群优化算法中，每个粒子代表一个潜在的解，并通过迭代搜索最优解。这种方法能有效地处理非线性、多峰等复杂问题，是解决此类优化问题的有力工具。
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是另一种提升样本代表性的重要技术。它是一种分层抽样方法，能在已知概率分布的情况下，用较少的样本就能覆盖随机变量的整个分布区域，减少了传统随机抽样方法所需的样本数量，从而在保证样本代表性的前提下提高计算效率。
在IEEE33节点配电系统中进行的实验结果表明，考虑风、光和负荷的秩相关性对于DG的优化配置结果有着显著影响。秩相关性控制能够更准确地描述风、光和负荷之间的相互关系，为配电网的运行和规划提供更为可靠的数据支持。
在上述模型和算法的基础上，本文提出的方法能够在复杂多变的环境下，科学地进行DG的优化配置，并且在保证系统稳定性的前提下，最小化系统总成本。这不仅提高了可再生能源的利用效率，而且降低了电力系统的运行维护成本和网损，对实际的电力系统规划和运行具有重要的指导意义。
本文的成果为电力系统优化配置领域提供了新的思路和方法，对于促进分布式发电技术的应用和推动配电网的智能化升级具有重要的理论价值和实用意义。通过这种方法得到的DG优化配置，能够适应未来能源结构的变革，有效应对能源转型带来的挑战。
