【摘 要】
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“双碳”目标下海量分布式资源的接入给配电网的灵活高效运行带来了新的挑战，针对源荷不确定性导致配电网功率平衡和投资风险增加的问题，提出一种考虑碳排放和不确定性的分布式资源优化配置方法。首先，采用拉丁超立方抽样（Latin hypercube sampling,LHS）对分布式电源和负荷的历史数据进行采样，并利用K-means聚类实现风光与负荷不确定典型场景的选取；其次，采用条件风险价值（condit
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目“山东配电网技术升级路线和措施研究”（SGSDJY00GPJS2200177）～～；
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“双碳”目标下海量分布式资源的接入给配电网的灵活高效运行带来了新的挑战，针对源荷不确定性导致配电网功率平衡和投资风险增加的问题，提出一种考虑碳排放和不确定性的分布式资源优化配置方法。首先，采用拉丁超立方抽样（Latin hypercube sampling,LHS）对分布式电源和负荷的历史数据进行采样，并利用K-means聚类实现风光与负荷不确定典型场景的选取；其次，采用条件风险价值（conditional value-at-risk,CVaR）理论方法来精细刻画分布式资源聚合商的投资风险；然后，考虑碳排放和可中断负荷，以综合成本最小化和配电网运营商收益最大化为目标，建立了考虑碳排放和不确定性的配电网分布式资源优化配置模型；最后，采用山东某地区的风光荷储数据为例对所提优化配置模型和方法进行验证，算例结果表明通过优化配置提升了系统的经济性和低碳性。
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