分布式电源优化布置是当前配电网领域研究的一个热点问题，尤其是在考虑了电动汽车的不确定性因素后。随着新能源和电动汽车技术的快速发展，分布式电源（DG）和电动汽车（PEV）的大规模接入对配电网的经济运行和电能质量产生了显著的影响。DG作为一种波动性电源，其出力依赖于环境因素，表现出一定的随机性。而电动汽车作为一种具备储能单元和可控负荷双重属性的设备，其充放电行为的随机性进一步增加了电网负荷和输出功率的不确定性。
为了实现分布式电源的合理配置，文章提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置方法。该方法首先明确了优化目标，包括最小化网络损耗、最小化电压偏移，以及最大化系统的稳定性。为了处理分布式电源和电动汽车功率的不确定性，采用了机会约束规划方法来建立优化配置模型。通过这一模型，可以将不确定性因素纳入到优化问题的求解过程中，从而得出在不确定条件下满足约束条件的概率解。
在算法方面，文章采用了支持向量机（SVM）算法和多目标粒子群（multi-objective particle swarm optimization, PSO）算法来对模型进行求解，获得Pareto解集。Pareto解集是一种非劣解集，其中的任何一个解都没有绝对的优劣之分，而是在不同优化目标之间取得了某种平衡。这些Pareto解为决策者提供了多样的选择，从而可以根据实际情况和偏好做出最终的决策。
为了验证所提方法的有效性，文章以IEEE37节点配电网为例，对所建立的模型进行了实例验证。IEEE37节点配电网是一个广泛使用的标准测试系统，它模拟了一个真实的配电网结构，并且已经有许多研究在这个测试系统上进行验证。通过实验结果表明，提出的方法能够有效地得到合理的配置方案。
在关键词方面，文章列出了分布式电源、电动汽车、不确定性、多目标规划、支持向量机、多目标粒子群等关键点。这些关键词概括了文章的核心内容和研究重点，为读者和研究者快速了解文章的研究领域和方向提供了便利。
文章的研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号***）的支持。国家自然科学基金是中国最高层次的基础研究基金，它对文章所涉及的研究领域提供了重要支持，显示了该研究的重要性和潜在价值。
考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置方法是一种综合运用多种智能算法和数学建模技术，以实现在配电网中合理布置分布式电源和管理电动汽车接入的目标。这不仅对于提高配电网运行的经济性、安全性和可靠性具有重要意义，同时也为未来电网与电动汽车的深度融合提供了重要的技术支持。
