近年来，以风电、光伏为代表的分布式能源发展迅速，然而其出力的不确定性可能会导致出力严重偏离预测值，出现极端恶劣的场景，从而给配电网规划工作与可靠、稳定运行带来挑战。在上述背景下，文章以适应分布式能源以及负荷的不确定性为目标，以分布式电源的接入位置、安装数量以及新建线路为投资决策内容，提出了一种考虑极限场景的配电网鲁棒扩展规划方法。首先建立了配电网双层规划模型，通过大M 法和二阶锥松弛将非线性模型转化为混合整数线性模型；其次，采用极限场景法处理随机变量，建立了基于极限场景法的配电网两阶段鲁棒规划模型；然后，采用了基于极限场景法的列和约束生成（column and constraint generation，C&CG）算法进行求解；最后，仿真算例表明，文章采用的鲁棒规划方法可以增强配电网在极端情况下的普遍适应能力，提高了配电网的可靠性和经济性。
为兼顾区域综合能源系统（regional integrated energy system，RIES）中能耗成本、污染排放、风电消纳等多个调度目标，建立了考虑综合需求响应的RIES多目标优化模型。首先，对含电转气、储能系统、热电联产机组等设备的RIES建模，并在区域内引入了具体考虑削减负荷、转移负荷和替代负荷的综合需求响应，旨在削减系统负荷峰谷差。然后，分别建立了以系统用能成本、弃风功率和污染物治理成本最小的目标函数，采用多目标优化方法——以模糊加权规划遍历权值求解帕累托前沿，再根据证据推理决策方法寻找最优调度策略。最后基于典型算例研究，结果表明了所提多目标优化算法能有效在多个调度目标间做出权衡，考虑综合需求响应的RIES在总能耗、环境友好和风电消纳等方面更具优势。
