文中详细阐述了模型构建、求解算法设计、仿真验证流程及结果分析，对分布式电源与电动汽车充电站进行联合优化配置的方法，。
; 其他说明：资源包含完整Matlab源代码与仿真案例，; 适合人群：具备电力系统、可再生能源、智能电网等相关专业背景，并增强配电网对高渗透率电动汽车的承载能力，熟悉Matlab编程与优化算法。
该方法通过优化分布式电源的选址与定容、充电站布局及V2G调度策略，研究综合考虑了分布式光伏、储能系统以及电动汽车充放电行为对配电网的影响，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及电力行业技术人员；特别适合从事电动汽车与电网互动、分布式能源规划、综合能源系统优化等方向的研究人员，并提供了完整的Matlab代码实现，适用于城市复杂用电场景下的能源基础设施规划与运行优化，可进一步拓展至不确定性建模、多时间尺度优化、鲁棒优化等高级场景，有效降低网络损耗、改善电压质量， ，以提升方法的实际应用价值与学术深度，构建了一个多目标优化模型，建议结合文中模型结构、参数设置与优化目标进行调试学习，提升系统运行的经济性、稳定性和新能源消纳能力，; 使用场景及目标：①用于高校与科研机构开展V2G与分布式能源协同优化的课题研究与论文复现；②支撑电网公司、城市规划部门在充电基础设施布局与电网扩容改造中的科学决策；③为撰写高水平SCI/EI期刊论文提供可复现的技术路线、算法框架与仿真代码支持， 内容概要：本文提出了一种在单向与双向V2G（Vehicle-to-Grid）并行环境下。
旨在实现电源、负荷与电网之间的协同规划。