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近年来,我国的经济迅猛发展,与此同时,经济的快速增长带来了巨大的能源消耗,在能源供给方面形成了化石能源如煤炭、石油、天然气与新能源、可再生能源如风能、太阳能等多种能源共同发展的供给体系。然而,我国能源资源分布不均且已探明的储量有限,在能源的供给侧我国的能源供给一直以煤炭为主。随着国家对天然气资源的大力开发和对利用可再生能源的大力倡导,清洁能源以及可再生能源利用开始蓬勃发展。从发展趋势来看,煤炭和石油在能源生产中的比例在逐渐降低,而风电、光伏发电所占比例不断增大。伴随着我国经济的飞速发展,电网建设规模日益庞大,电力需求也迅猛增长然而当前情形下我国的发电依然过度依赖火电,燃煤作为主要的一次能源供给已无法满足我国电力发展的需要,另外日益加重的环保问题也让传统发电单元面临严峻挑战。分布式电源的出现成功地解决了上述问题,其充分利用风力、光照等可再生能源,实现了对一次传统能源的补充同时也具有环境友好特点,正在成为研究热点。但是,传统电网对分布式电源的接入存在一定的限度,这是因为风、光等资源具有间歇性,使得风机、光伏的输出功率不稳定,其接入电网后传统电网的稳定性将受到影响,进一步会使电网的潮流分布发生变化,使电网的电能质量下降,在此情形下保护配置也需相应地调整。而经过优化后的分布式电源接入,不仅使网损降低,改善了电能质量,而且能够实现系统的削峰填谷,从而提高了部分馈线的负载能力,延迟线路升级投资。因此,本文将对有源配电网中分布式电源的优化配置问题展开研究,研究内容包括分布式发电(风机、光伏)出力模型,储能运行模型,基于多代理系统(Multi-agent system, MAS)的配电网分布式电源定容选址协同优化模型。具体工作如下：1、对配电网中分布式电源并网技术进行研究,包括风机、光伏等分布式发电设备的发电原理和出力特性,以及基于充放电特性的储能运行模型；2、针对分布式发电出力特性与协同优化理论,建立分布式电源设备定容优化模型,并提出有分布式电源接入条件下配电网的协同优化一致性约束条件；3、根据机器学习理论,建立基于多代理系统的协同优化分层互联结构并进行优化求解；4、通过对有分布式电源并网的配电网协同优化算法的模型建立,对IEEE33系统进行仿真分析,验证本文算法的正确性和适用性。