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近年來，傳統能源日益枯竭，電力需求的增長正驅動電網朝著可持續的方式發展，使得國家對智能電網的建設逐步推進，而在配網一側，DG和EV的接入量持續遞增，傳統配電網已難以應對，為此，主動配電網的概念油然而生。
主動配電網中新能源和EV等柔性負荷具有較高的滲透率，根據相關數據統計，截至2015年，中國的電動汽車用戶接近22.3萬輛，國家也出臺相應政策，大力支持電動汽車的使用，另外，電動汽車作為一種清潔能源，被認為是降低碳排放量、治理霧霾等的重要技術途徑，電動汽車將成為一種重要的交通工具。電動汽車雖然能夠解決能源和污染問題，但是也給電網帶來電壓下降、功率損耗加大等壓力，所以大規模電動汽車的入網研究是主動配電網優化運行所要考慮的重要因素。
為此，本文從電力供給側出發，計及DG出力和EV充電模式，結合主動配電網的特點，構造了考慮有功損耗、電壓偏移指標和開關次數多個指標主動配電網多時段多目標優化重構模型。為解決多目標問題中權重系數的影響，本文采用了Pareto多目標優化技術，引入小生境技術的改進多目標粒子群算法求解該優化問題，提升了算法尋找全局最優解的能力。并通過對比不同場景的計算結果，證明了本文方法的有效性。
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