네트워크에 분산된 에너지원들의 대규모 통합과 전기 자동차의 널리 사용은 에너지 구조 최적화에 새로운 도전을 제공하며, 이는 배전망의 위치 선정 및 용량 계획에 새로운 과제를 안겨줍니다. 본 논문에서는 초미하이 퍼 샘플링과 촬레스키 분해 및 나타프 변환을 결합하여, 풍속, 일광 강도 및 수요 부하와 관련된 샘플을 얻었습니다; 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 전기 자동차의 임의 부하를 얻었으며, 이것은 풍광부하 샘플과 결합되어 K-means 클러스터링 방법을 사용하여 전형적인 작동 시나리오를 얻었습니다; 기회 제약 조건으로 계획 모델을 설정하고 축소 인자 입자군 최적화 알고리즘을 사용하여 해결하였습니다. 33 노드 IEEEEE의 전형적인 예를 분석하면, 풍광부하의 상관 관계 및 전기 자동차의 다양한 충전 방법이 계획에 미치는 영향을 조사했습니다. 결과는 전기 자동차 사용자의 일반적인 충전 방법을 선택하면 전력망 부합을 줄일 수 있음을 보여줍니다; 풍력, 태양광 및 수요 간의 상관 관계를 고려할 때, 얻어지는 계획은 보다 경제적이며 지침적일 것입니다.

분산형 에너지 소스; 전기 자동차; 위치 선정; 풍력; 태양 에너지; 수요 부하; 상관 관계; 시나리오 클러스터 분석