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随环境日益恶化和资源日益短缺,各国开始把目标转向各种新能源发电和发展电动汽车产业,以达到节能减排、环境保护的目的,促进社会的可持续发展。在电网建设上,分布式电源和电动汽车的接入是传统电网发展的大趋势,其中包含着各种机遇与挑战。一方面,DG和EV的接入可在一定程度上提高电网的供电可靠性、提高电能质量及降低网络损耗,带来较大的运行效益和经济效益。但在另一方面,由于DG和EV的不确定性,可能造成电网的波动,潮流改变,导致节点电压越限、线路过负荷、网损升高甚至失负荷,由此也带来一定的风险。鉴于此,本文针对含DG和EV的配电网开展了一系列的分析和研究,本文主要工作如下：本文研究分布式电源出力、电动汽车充电和负荷随机性的特点及对风力发电、光伏发电、电动汽车充电和负荷的概率模型进行论述；在传统配电网风险评估理论的基础上,结合DG、EV和负荷的概率模型,将传统风险评估理论的事故后果公式修改为CVaR(Conditional Value-at-Risk)模型,提出可计及DG、EV和负荷不确定性的事故后果的计算方法,建立了电压、线路过负荷、网损和失负荷的CVaR风险指标,最后以IEEE33、EEE69和IEEE118系统为例计算上述四种风险指标值；提出含DG和EV配电网的风险预警方法,采用模糊C均值聚类方法对风险概率分级,采用模糊分级方法对电压、线路过负荷、网损和失负荷的后果进行分级,最后用Mamdani模糊推理法进行风险定级,实现了上述指标的分级预警；最后本文提出DG控制策略和电压、线路过负荷、网损的风险控制策略,并以整体电压风险、线路过负荷风险和网损风险最小为目标函数,以限制电压最大最小可能值(95%VaR,5%VaR)、线路功率最大可能值(95%VaR)为约束条件建立了含DG和EV配电网的风险控制模型。然后用混沌粒子群算法求解风险控制优化模型,最后用IEEE33和IEEE69节点系统验证风险控制模型的有效性。