分布式电源是小型模块化的高效发电单元，一般功率在几千瓦到几百兆瓦之间，能布置在用户附近。它们具有投资少、选址容易、减轻环境污染等优点。常见的分布式电源类型包括热电冷联产发电、内燃机组发电、燃气轮机发电、小型水力发电、风力发电、太阳能光伏发电和燃料电池等。这些电源并网运行能够有效降低线路网损、缓解电压骤变，并提高供电可靠性。
配电网中的分布式电源接入容量与位置选择非常关键，因为它们会影响节点电压、线路潮流、短路电流和网络可靠性。针对这些影响，本文提出了基于遗传算法的优化配置方法，以运行费用最低和发电量最大为目标函数，旨在获得分布式电源容量的最优解。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的计算模型，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。它以代表问题潜在解集的一个种群开始，每个个体代表一种可能的解决方案，通过编码表示。遗传算法的机理包括初始化种群、选择、交叉、变异和替代等步骤。本文对分布式电源的定容方案采用实数编码，以实现从表现型到基因型的映射。
在优化配置过程中，本文首先建立了目标函数和相关约束条件。目标函数结合运行费用和发电量，通过权重系数将两者统一到一个归一化的目标函数中。此外，文中还定义了节点电压、支路电流和潮流的约束条件。
研究使用了Matpower软件平台对IEEE14节点系统进行潮流计算，得到了网损最小的位置配置方案。仿真结果显示，提出的算法具有良好的收敛性、高效率，特别适合节点较少的配电网络。
分布式电源的优化配置算法要求考虑技术、经济和环境多方面的因素。通过这些算法，可以更精确地评估和预测分布式电源对配电网性能的影响，从而指导实际工程中的分布式电源配置，实现能源的高效利用和电网的稳定运行。随着配电网的规模不断扩大和技术不断更新，遗传算法等先进计算技术在优化配置中的应用将越来越广泛。同时，研究者还需考虑如何将算法与实际电网运行的动态性结合起来，进一步提高算法的适应性和实用性。
