目前,随着新能源的不断发展,各种类型的分布式电源在电网中的接入比例不断提高,电力系统网络结构的复杂程度加剧,用户负荷不断增加,一方面,若分布式电源接入的位置、安装容量、类型适宜可以有效改善系统的网络损耗、电压分布、可靠性等;另一方面,若分布式电源未经过合理地优化配置,其接入配电网后不但会造成经济损失,还将会对系统的正常运行带来电压越限、潮流改变等诸多风险。因此,如何合理配置分布式电源以降低系统运行风险、减小投资运行成本是保障配电网安全经济运行的一个首要问题。本文的主要工作如下:首先,本文考虑分布式电源输出功率具有随机性和波动性的特点,分别采用Weibull分布和Bata分布拟合一定时间内的平均风速和光照强度曲线,从而得到分布式电源输出功率的概率密度函数。通过分析分布式电源接入配电网后对于系统继电保护、网损、电能质量和可靠性的影响,得出将风险理论考虑进分布式电源的多目标优化配置模型中的必要性。然后,基于线路故障概率和效用理论建立了配电网运行风险指标模型,其中包含有节点电压越限风险指标、支路过载风险指标和考虑孤岛运行的失负荷风险指标。同时基于分布式电源随机出力的特点,在考虑分布式电源投资运行维护成本、向上级电网购电费用和网损费的基础上,将分布式电源出力达不到预期而产生的风险成本也纳入经济指标模型中。并基于组合权重法合理分配各指标间的组合权重,建立了包含有系统运行风险指标及经济指标的分布式电源多目标优化配置模型。最后,本文结合梯度粒子群算法及细菌觅食算法的各自特点,采用GPSO-BFA算法分别对光伏发电、风力发电及微型燃气轮机的配置方案进行优化。通过对美国PG&E69节点和IEEE-33节点系统进行算例分析,得到分布式电源最优的规划配置方案,且对比了不同运行状况下的配置方案和不同算法的结果差异性。最终结果表明,根据所提模型和方法得到的分布式电源合理优化配置方案,可以有效改善系统的运行状况、提高经济性,同时也验证了 GPSO-BFA算法具有易收敛、精度高等优点。