本文针对我国某些主要地区光伏分布式电源与电动汽车充电站的联合利用问题，提出了一个关于电动汽车充电站在含光伏分布式电源配电网中的联合选址规划问题的研究。在研究中，作者考虑到光伏电源出力与充电站负荷的随机性分布，引入了机会约束原则，对充电站选址规划的目标函数与约束条件进行了相应的处理。该研究还引入了两层级中心选址模型，并建立了包括投资成本、系统有功损耗、交通网络评估指标在内的多目标函数。在约束条件下，研究选用了在组合优化问题中性能表现优异的蝙蝠算法，对充电站选址模型进行全局寻优，从而得到了优化问题的最优解。通过对IEEE33节点算例进行的仿真计算，验证了该理论良好的寻优性能，从而证明了其在含随机出力光伏分布式电源配电网电动汽车充电站选址规划领域的合理性与有效性。
关键词中的“分布式电源”指的是分布式发电系统，这种系统通常是指在用电负荷附近的小型发电站，相对于传统的集中式发电站，它们能够提供更为环保和节能的电力供应。“电动汽车充电站”是为电动汽车提供电能补给的站点，随着电动汽车数量的增长，充电站的合理布局与配置成为了重要的研究课题。“选址定容”是指在规划和设计时，选择合适的地理位置，并决定充电站的容量配置。“多目标优化”是指在优化过程中同时考虑多个目标的决策问题，例如成本最小化、服务水平最大化等。“机会约束规划”是一种处理不确定性和风险的规划方法，它允许在一定概率下约束条件不被满足。
文章中提到的“两层级中心选址模型”是一种在复杂系统中使用的模型方法，能够帮助决策者在两个不同的层次上做出最佳选址决策。“蝙蝠算法”是一种模拟蝙蝠回声定位行为的优化算法，该算法在解决多变量、非线性优化问题时展现出较高的效率和准确性。在文章中，作者通过引入蝙蝠算法对充电站的选址模型进行全局寻优，旨在找到能够满足投资成本、系统损耗和交通评估等多方面要求的最佳配置方案。
本文的研究成果为含光伏分布式电源配电网的电动汽车充电站选址规划提供了新的思路和方法，对促进分布式电源与电动汽车充电基础设施的协调发展具有重要价值。通过机会约束规划和蝙蝠算法的应用，不仅能够提高充电站选址的科学性和有效性，还能在一定程度上提高电力系统的整体运行效率和电动汽车用户的充电便利性。此外，该研究成果还可以为未来智能电网环境下的充电站选址规划提供参考和借鉴，具有较强的理论与实际应用意义。
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