随着气候变暖等一系列环境问题日益突出,加快新能源替代传统化石能源已成为普遍共识和一致行动。近年来,我国大力推动新能源的发展,目前新能源装机容量已位居世界第一。光伏发电作为最具开发前景的新能源发电之一,具有广阔的发展空间。然而,由于分布式光伏发电受季节、天气、时刻、温度等因素影响,其出力具有波动性和随机性,且随着较高渗透率的分布式光伏接入配电网,带来电压越限等问题,严重制约了分布式光伏的大规模消纳。主动配电网和储能技术的发展,为大规模消纳光伏提供了可能。主动配电网可以充分利用多种主动管理措施来促进配电网对分布式光伏进行主动消纳;储能技术可以平滑光伏出力,灵活的作为负荷或电源参与电网运行。随着各地峰谷电价的推广,光储联合系统一方面可以提高分布式光伏的就地消纳,减少对电网的冲击,另一方面可以提高投资者收益,保障光伏产业的健康发展,具有较好的发展前景。因此,本文将多种主动管理措施与分布式光储联合系统的优化配置相结合,以分布式光伏的安装位置、容量、储蓄电池的安装容量和各种主动管理措施实施值作为决策变量,建立以分布式光伏就地消纳率和投资者收益最大为目标函数的优化配置模型。针对分布式光伏的出力和负荷的不确定性,利用基于二分K-means聚类的多场景分析方法进行场景分析,二分K-means聚类算法克服了传统K-means聚类算法对初始质心敏感聚类误差较大的缺陷。同时,由于本文在对分布式光储联合系统进行多场景分析和优化配置时变量较多,计算量较大,为了提高计算速度,本文将并行计算引入到二分K-means聚类和微分进化算法中,提出并行二分K-means聚类算法和并行多目标双量子微分进化算法对优化配置模型进行优化求解。双量子微分进化算法克服了普通微分进化算法进化后期种群多样性严重下降的缺点。最后,利用非劣排序得出优化配置方案和主动管理实施方案,并利用模糊集理论得到最优折衷结果,帮助决策者进行选择。以IEEE33节点配电系统为例进行仿真计算,仿真结果表明所提优化配置方案和主动管理实施方案可以显著提高分布式光伏的就地消纳,并提高光储联合系统投资商收益。本文的研究可为含分布式光储联合系统的主动配电网规划提供科学指导,同时也可将所提方法应用到其它分布式电源规划中。