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要要点的概述：
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问题背景：大规模分布式光伏（PV）并入配电网在运行中易产生大量谐波，严重影响电能质量，需要实现谐波全局可观，为谐波治理提供数据基础。
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研究目的：提出一种考虑光伏不确定性的谐波监测点优化配置方法。
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方法论：
- 提出节点综合谐波敏感因子评估配电网节点受谐波影响的程度。
- 考虑光照强度和负荷随时间变化的特点，基于谐波潮流计算，提出谐波可观测矩阵。
- 建立考虑节点谐波敏感因子的谐波监测优化配置模型。
- 采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解得到谐波监测点配置方案。
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仿真与验证：
- 在IEEE 33节点配电系统上进行仿真验证所提方法的有效性。
- 将所提方法与已有方法进行对比分析，验证了所提方法的优越性。
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研究结果：
- 提出的优化配置方法在考虑光伏不确定性的基础上，能够实现可靠性、谐波可观和配置成本三者协调最优。
- 通过谐波状态估计验证了所提方法的可行性与优越性。
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关键词：配电网；节点综合谐波敏感因子；谐波可观测矩阵；电能质量；优化配置；非支配排序遗传算法。
为了复现论文中提到的配电网谐波监测优化配置方法的仿真实验，我们需要按照以下步骤进行：
- 初始化参数：根据论文中提供的参数设置仿真环境。
- 建立模型：建立配电网的数学模型，包括谐波源模型、光伏出力模型、充电站负荷模型等。
- 场景生成：使用蒙特卡洛模拟法（MCS）生成大量场景，并进行场景缩减。
- 谐波潮流计算：对每个场景进行谐波潮流计算，获取节点谐波电压数据。
- 优化配置：使用非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行谐波监测点的优化配置。
- 结果分析：分析优化配置结果，并与传统方法进行对比。
以下是使用Matlab语言实现上述步骤的程序框架：
% 定义系统参数
params = struct(...'N', 33, ... % 节点总数'L', 48, ... % 支路总数'PV_nodes', [6, 13, 20, 24, 31], ... % 光伏并网点'EV_nodes', [16, 25], ... % 充电站节点'base_voltage', 12.66, ... % 基准电压'frequency', 50); % 系统频率% 初始化光伏出力和充电负荷的场景
pv_scenarios = generate_pv_scenarios(params);
ev_scenarios = generate_ev_scenarios(params);% 场景缩减
reduced_pv_scenarios = reduce_scenarios(pv_scenarios);
reduced_ev_scenarios = reduce_scenarios(ev_scenarios);% 谐波潮流计算
harmonic_profiles = harmonic_t潮流_calculation(params, reduced_pv_scenarios, reduced_ev_scenarios);% 优化配置模型
optimization_model = setup_optimization_model(params, harmonic_profiles);% 非支配排序遗传算法求解
nsga_result = nsga_ii_solve(optimization_model);% 输出结果
output_results(nsga_result);% 辅助函数定义
function scenarios = generate_pv_scenarios(params)% 生成光伏出力场景
endfunction scenarios = generate_ev_scenarios(params)% 生成充电站负荷场景
endfunction reduced_scenarios = reduce_scenarios(scenarios)% 场景缩减算法
endfunction profiles = harmonic_t潮流_calculation(params, pv_scenarios, ev_scenarios)% 谐波潮流计算
endfunction model = setup_optimization_model(params, harmonic_profiles)% 建立优化配置模型
endfunction result = nsga_ii_solve(model)% 使用NSGA-II算法求解优化问题
endfunction output_results(results)% 输出结果
end请注意，上述代码是一个框架性的伪代码，实际的函数实现需要根据论文中提供的算法和公式来完成。具体的谐波潮流计算、场景缩减算法、优化模型建立和NSGA-II算法求解需要详细设计和编码。
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