分布式电源并网将极大改变系统初始电气状态，故须对分布式电源并网产生的影响做科学论证，并采取恰当措施来提高系统稳定性。通过制定平均电压变化率和平均电压波动率两个评价指标来描述不同分布式电源并网对电压的影响程度。以IEEE 33节点配电网为模型，将分布式电源以不同容量和不同位置接入配电网，根据潮流计算结果，绘制出系统不同状态下的电压分布图，并依据所制定的量化指标全面分析并网电源对电压影响的基本规律。用遗传算法搜寻出单电源并网的最优无功出力，达到系统平均电压波动最小的要求。
【分布式电源接入对配电网电压影响分析及其无功优化】
随着全球对可持续发展的追求，分布式电源的开发与应用成为一种必然趋势。分布式电源，如太阳能光伏、风能等可再生能源，能够分散在电网的不同节点，提供电力的同时，也对配电网的电压稳定性和系统稳定性带来了新的挑战。本文主要探讨了分布式电源并网对配电网电压的影响，以及如何通过无功功率优化来改善这种影响。
分布式电源并网会显著改变配电网的电气特性。由于分布式电源的不稳定性，如日照强度和风速的变化，其并网会导致系统潮流分布的改变，从而影响电压水平。这不仅可能引发电压偏移，还可能导致电压波动，影响供电质量。
为了量化这些影响，研究者提出了两个关键的评价指标：平均电压变化率和平均电压波动率。平均电压变化率反映了并网后电压的平均变化程度，而平均电压波动率则关注电压的稳定性。通过这两个指标，可以全面评估不同容量和位置的分布式电源并网对电压的影响。
以IEEE 33节点配电网作为研究模型，研究人员模拟了不同条件下的并网情况。通过潮流计算，他们绘制了不同状态下系统的电压分布图，揭示了分布式电源并网对电压分布的具体影响。这些结果有助于识别电压问题的关键区域，为后续的优化策略提供依据。
为了最小化系统平均电压波动，研究中采用了遗传算法进行无功功率优化。遗传算法是一种高效的全局优化方法，它通过模拟自然选择和遗传过程来搜索最佳解决方案。在本研究中，该算法用于寻找单个分布式电源并网时的最佳无功出力，以最大程度地降低电压波动，提高系统稳定性。
通过遗传算法的运用，研究不仅揭示了分布式电源并网对配电网电压的直接影响，还提供了一种实用的无功功率优化策略。这对于未来大规模分布式电源接入的配电网规划具有重要的理论指导意义。理解和管理分布式电源并网对电压的影响，以及实施无功功率优化，是确保配电网稳定运行和提升供电质量的关键。这一研究为电力系统设计者和管理者提供了有价值的参考，以应对日益增加的分布式电源并网需求。
