根据提供的文件信息，本文主要探讨了在主动管理模式下，如何通过多场景分析方法来进行分布式电源的规划。分布式电源（如风电、光伏等）的出力具有显著的波动性和不确定性，这对配电网的稳定运行和规划提出了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多场景分析的分布式电源双层规划模型，并且利用了布谷鸟搜索算法和原对偶内点法进行求解计算，以实现分布式电源在电网中的最优规划和调度。
知识点分析如下：
1. 分布式电源的波动性与不确定性：在文中提到的分布式电源主要包括风能和太阳能等可再生能源，它们的发电量受到季节、气候等因素的影响，具有很高的波动性和不确定性。这与传统的化石燃料能源有本质的不同，后者出力相对稳定。在规划和管理中必须考虑到这些特性。
2. 主动管理模式：主动管理模式是指通过对电网的动态管理来优化电能的分配和利用。这包括对分布式电源的主动调度、对负载的主动控制等，旨在提高电力系统的整体运行效率和可靠性。
3. 多场景分析：由于分布式电源出力具有波动性，单一场景无法准确预测电力系统的运行状态，因此需要通过多场景分析方法来模拟不同的天气和季节条件下的电源出力情况。文中将全年历史数据划分为晴、阴、雨等典型日场景，以此来提高规划结果的精度。
4. 双层规划模型：这是指规划模型分为上下两层，上层模型关注分布式能源的年寿命周期投资成本最小化，而下层模型关注的是分布式能源的有功出力切除量最小化。这种双层结构能够兼顾经济性与运行的灵活性。
5. 求解算法：在模型求解方面，文中采用了布谷鸟搜索算法（CS）和原对偶内点法（PDIPM）。布谷鸟搜索算法是一种基于自然界布谷鸟寄生繁殖行为的优化算法，适用于大规模、非线性、多目标的优化问题。原对偶内点法则是一种高效的优化算法，适用于求解大规模的线性规划问题。
6. 模型的验证：文中通过节点配网系统验证了所提出的模型的合理性和算法的有效性。验证结果表明，主动管理措施能有效提高分布式电源的消纳量，这对于推动分布式电源在电网中的应用有重要意义。
7. 环境成本的考量：在分布式电源规划过程中，将环境成本作为目标函数是当前研究的趋势，旨在降低对环境的不良影响，推动绿色、可持续的电力系统发展。
8. 文章的研究意义：本研究对于配电网规划，特别是对于大量分布式电源接入配电网的规划具有重要的指导意义。它不仅考虑了分布式电源的经济性，而且也考虑了其对电网的积极作用，为未来的配电网管理提供了新的视角和工具。
通过上述知识点的分析，我们可以看到在分布式电源的规划和管理中，不仅需要解决技术问题，还需要考虑经济性、环境影响以及如何提高系统的整体效率。多场景分析和双层规划模型提供了一种有效的策略来应对这些挑战，并通过采用高效的算法来优化解决方案。这些策略和技术的发展对于实现可持续发展的能源系统具有重要的推动作用。
