王小仲，唐 明，林承钱，吴刚勇，黄继华，郭 营，陈丽娟

（1.国网浙江省电力有限公司 湖州供电公司，浙江 湖州 313000；2.浙江泰仑电力集团有限责任公司，浙江 湖州 313000；3.东南大学 电气工程学院，南京 210096）

0 引言

在全球能源危机和环境污染加剧的背景下，主动配电网（active distribution network，ADN）中光伏（photovoltaic，PV）渗透率迅速提高［1—2］。然而，PV的高渗透率给主动配电网造成多方面的影响。光伏出力受光照强度的影响较大［3—4］，具有强烈的波动性与随机性。因此，科学准确地评估主动配电网PV的准入容量对促进新能源的消纳具有重要的现实意义。

目前，随机规划是用于解决不确定优化问题的常用方法。文献［5］考虑风光荷的季节特性与互补性，构建基于随机规划的接纳能力评估数学模型。文献［6］利用基于机会约束的随机规划评估配网分布式电源（distributed generation,DG）并网容量。随机规划方法虽然在一定程度上取得了相应的研究成果，但也存在局限性：其往往计算规模较大，且在实际中很难获得较为准确的概率分布，获得的决策结果可能与实际偏离程度较大；鲁棒优化（robust optimization,RO）是研究不确定优化问题的一种新的建模方法。该方法仅通过不确定性变量的边界参数来表征不确定性，应用范围更广，更符合工程实际情况。文献［7］与文献［8］利用RO思想来确定配电网中DG在约定位置的最大接入容量。但这种鲁棒优化保证最坏情况下约束条件可行，过于保守。

综上所述，DG的最大准入容量已广泛引起学者的重视，但目前研究仍然存在一定问题。

在系统安全性和最大准入容量之间的矛盾处理上，如何更好地考虑不确定性又不会过于保守的估计极端状态是模型构建的重难点。……