环境污染和能源短缺已成为当今全球面临的两大难题。分布式电源与电动汽车因为其清洁、灵活、经济、高效的优点成为解决这两大难题的重要举措。电动汽车的入网及反向放电技术（Vehicle-to-grid,V2G）与风光等可再生能源分布式电源（Distributed Generation,DG）的不稳定出力给配电网带来不确定性,不合理的分布式电源的配置方案与高渗透率电动汽车充放电负荷将对配电网稳定、经济运行带来极大影响。因此,有必要在考虑上述因素的基础上,对配电网内各类型分布式电源进行优化配置,以实现配电网经济,稳定,清洁运行。因此,论文针对考虑电动汽车充放电与不确定性的分布式电源优化配置相关问题进行了研究。论文首先分析了影响电动汽车充电功率的各类因素,采用蒙特卡洛模拟的方法建立了电动汽车无序充电的负荷模型,分析电动汽车无序接入充电对配电网造成的影响,提出考虑负荷波动与用户成本的有序充放电实时调度策略,得到有序充放电调度下配电网节点充放电功率的时序不确定模型及其对配电网负荷、电压、网损的影响,算例表明:所提出的V2G调度可有效“削峰填谷”且用户充电成本;接着根据光照强度、风速的随机性,建立了分布式电源输出功率与负荷的相关不确定模型,采用考虑相关性的拉丁超立方采样蒙特卡洛模拟概率潮流计算方法计算DG与电动汽车接入配电网后的潮流分布,考虑了各输入变量的不确定性与相关性,使计算结果更加符合实际情况;其次,基于机会约束规划,以各类分布式电源的安装位置与容量为变量,以总成本、环境收益与供电质量目标函数,建立了考虑电动汽车V2G的双层分布式电源优化配置模型,上层模型是分布式电源优化配置模型,下层模型是电动汽车V2G调度模型,为求解分布式电源优化配置模型,对萤火虫算法进行改进;最后采用经典的IEEE33节点配电系统对本文提出的考虑电动汽车V2G的分布式电源优化配置双层模型与改进萤火虫算法进行仿真验证,仿真结果表明:文中所提的模型和方法能够得到合理的分布式电源优化配置方案,可有效提高配电网运行的经济性与环保性,并改善配电网供电质量,DG优化配置与电动汽车V2G调度结合可有效减小电压波动,减少网损并降低配电网的运行成本,且本文提出的改进萤火虫算法的收敛速度更快,寻优能力更强,所得到的优化配置方案也更加优秀。