在当今能源结构转型与电力系统智能化的大背景下，大规模分布式电源（DG）并入低压配电网成为电力系统发展的一个重要趋势。分布式电源，如太阳能、风能等可再生能源发电设施，为电网提供了灵活性和高效率，但同时也对电网的稳定性和安全性带来了挑战。本文提出的基于粒子群算法的分布式电源最优接入位置和容量配置方法，旨在解决大规模分布式电源并网所引发的技术难题，以确保配电网安全、经济和稳定运行。
文章分析了分布式电源接入配电网后对潮流方向、电压稳定性和配电网可靠性的影响。分布式电源的容量和接入位置的选择至关重要，因为它们直接关系到电网的电压波动、运行稳定性和新能源的消纳能力。随着分布式电源容量的增加，配电网需要解决电压波动范围、故障处理能力和经济运行水平的综合约束问题，以及负荷和电源的波动性、随机性等因素。
针对这一问题，文章提出了利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）对分布式电源的并网进行建模，并对电源的接入位置和容量进行寻优。粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群等动物群体的捕食行为，通过个体之间的信息共享来协调群体的行为。PSO算法的优点包括易实现、计算速度快和具有较好的全局搜索能力，非常适合解决多目标的非线性优化问题。
在文章中，PSO算法将每个分布式电源看作一个“粒子”，每个粒子具有位置和速度两个属性。算法通过迭代，不断调整粒子的位置和速度，使粒子群趋向于当前搜索到的最优值。具体而言，每个粒子根据自身找到的最佳位置（个体最优）和群体找到的最佳位置（全局最优）来调整自己的速度和位置。通过迭代，粒子群逐渐向最优解集聚，从而找到最优接入位置和容量。
文章建立了以网损最小和电压变化指标最小化为目标函数的优化模型。网损即为配电网在输送电能时的能量损失，而电压变化指标定义为分布式电源接入前后的电压分布比值。文章详细定义了节点电压、节点负荷、节点权重因子等参数，通过这些参数的结合来量化电压指标，并据此计算出整个系统的电压指标和电压变化指标。在此基础上，通过建模优化，将寻找最优接入位置和容量转化为求解网损最小和电压变化指标最小的问题。
案例分析部分则通过实际数据验证了所提出算法的可行性。通过模拟实验，展示了粒子群算法在实际配电网中对分布式电源接入位置和容量的寻优过程，并证明了该算法能够有效地为配电网规划提供理论支持，提高配电网运行的安全性和经济性。
文章的关键词包括主动配电网、分布式电源、接入位置、接入容量以及粒子群算法。这些关键词不仅指出了文章的研究重点，也反映了当前智能配电网领域关注的核心问题和解决方案。通过研究分布式电源的接入优化问题，文章为我们提供了一个在配电网规划和运行中考虑分布式电源接入的新视角，具有重要的工程应用价值和理论研究意义。
