1.一种高海拔地区配电网规划研究方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据高海拔地区自然资源情况及用户负荷变化状态，构建配电网系统，所述配电网系统包括光伏发电机单元、风力发电机单元、柴油发电机单元和储能电池单元；

S2、根据当地配电网系统各单元的基本情况和特性，建立了各单元稳态功率输出模型，绘制典型日光照、风力及负荷曲线；

所述各单元稳态功率输出模型包括风力发电机功率输出模型和光伏发电系统功率输出模型；

所述风力发电机功率输出模型选用常规功率输出模型，只考虑风速对输出功率的影响，其模型如下：式(1)中：Pw为风力发电机的实际输出功率；Pr为风力发电机额定功率；v为实际风速，单位：m/s；vr为额定风速，单位：m/s；vci为切入风速，单位：m/s；vco为切出风速，单位：m/s；

所述光伏发电系统功率输出模型选用常规功率输出模型，模型如下：式(2)中：Ppv为光伏发电系统实际输出功率；Pstc为光伏发电系统在标准太阳辐射强度2

和温度时的输出功率；I为实际太阳辐射强度，单位w/m ；Istc标准太阳辐射强度，取1000w/2

m；βt为光伏发电系统的功率温度系数；T为实际温度；Tstc为标准温度，取25℃；

S3、根据绘制的典型日光照、风力及负荷曲线建立以年等值初始投资成本、运维成本以及弃风弃电惩罚成本为目标的优化模型，对光伏发电机单元和风力发电机单元的位置和容量进行合理规划；

S4、综合考虑步骤S3中三个目标函数的相互影响，利用线性加权求和方法，将多目标问题转化为单目标问题进行求解；

S5、针对分布式电源位置容量规划求解方法，改进了一种自适应遗传算法，通过改变遗传过程中的交叉、变异算子，充分发挥其在遗传进化中适应度集中分散程度，既保持了种群之间的多样性，又防止了进化后期陷入局部最优。

2.根据权利要求1所述的一种高海拔地区配电网规划研究方法，其特征在于：所述步骤S3中的优化模型包括：等年值初始投资成本优化模型：

式中：

F1—等年值初始投资成本，单位：元；

N—系统设备种类；

Ceq,i—系统各设备初始投资总成本；

r—银行利率；

n—系统各设备使用年限；

α—高原系数；

运维成本优化模型：

F2＝α(Fop+Fma)                        (4)，式中：

F2—系统运维成本，单位：元；

Fop—系统运行管理成本，单位：元；

Fma—系统维护成本，单位：元；

弃风弃电惩罚成本优化模型：

F3＝CwasteEi                     (5)，式中：

F3—弃风弃电惩罚成本，单位：元；

Cwaste—未利用电量惩罚系数，单元：元/kwh；

Ei—未利用电量，单位：kwh。

3.根据权利要求1所述的一种高海拔地区配电网规划研究方法，其特征在于：步骤S4得到的函数如下：式中，ω1、ω2、ω3分别为三个目标的权重，满足ω1+ω2+ω3＝1。

4.根据权利要求1所述的一种高海拔地区配电网规划研究方法，其特征在于：所述自适应遗传算法的流程如下：(1)种群初始化，并设置种群大小、染色体大小及收敛条件；

(2)计算个体的适应度、平均适应度及最大适应度；

(3)判断 是否成立，如果成立，则说明平均适应度和最大适应度相差不多，种群差异性较小；如果不成立，则说明平均适应度与最大适应度相差很大，种群差异性较大；通过这样的判据，再执行之后的交叉、变异选择；

(4)进行交叉、变异、选择操作，判断是否满足收敛条件，如满足，则输出结果；如不满足，则返回至第(2)步；

并提出自适应交叉、变异概率公式：

当fav/fmax≤1/2时，说明种群适应度平均值与种群最大适应度值相差很大，此时的种群差异度大，种类丰富，具有很好的种群多样性，所以要提高交叉概率和操作，交换染色体基因，达到优质进化；反之，fav/fmax≥1/2时，说明种群适应度平均值与种群适应度最大值相差不大，此时的种群差异度小，多样性差，所以要提高变异概率和操作，防止算法进入局部最优。

5.根据权利要求4所述的一种高海拔地区配电网规划研究方法，其特征在于：根据提出的自适应遗传算法，规划内容流程如下：(1)根据自然条件和现场环境的实际情况输入参数，对参数进行编码，产生初始种群；

(2)通过前推回代法对系统进行潮流计算；

(3)计算每个个体的适应度函数；

(4)改进自适应遗传算法操作；

(5)生成新一代种群；

判断是否满足终止条件，如果不是，则返回到(2)中，如果是，则输出最优结果。