在配电网中配置储能系统可以降低可再生能源输出功率的波动性,从而提升电能质量,有效增加风电、光伏等可再生能源的并网率和利用率。对储能系统的配置进行优化可以提升配电网的电压稳定性、提高储能资源的利用率以及节省储能系统的投资成本。然而风电、光伏出力和电力负荷需求的不确定性通常影响着配电网储能规划的效果,如何减少不确定性因素的影响是当前配电网储能配置研究亟待解决的难题。目前,针对如何应对储能优化配置中不确定性因素的影响,国内外学者已有一些研究。现有研究较多应用鲁棒优化、多场景分析等方法处理不确定性变量,但这两种方法均存在一定的局限性,多场景分析法通常需要进行大量数据求解以至于模型计算效率低下,而且无法对决策方案进行风险性评价;鲁棒优化法通常以牺牲决策经济性来提高决策的鲁棒性,所得配置方案过于保守。针对以上分析,本文拟采用信息间隙决策理论（information gap decision theory,IGDT）解决风电、光伏出力和负荷需求的不确定性问题。信息间隙决策理论是一种非概率非模糊的方法,比多场景分析等基于概率的方法求解效率更高。其鲁棒模型的总体思想是在目标函数值不逊于预期目标值的前提下,最大化不确定性变量的波动范围,以最大程度地减少不确定性因素对决策方案的影响^[1-2]。然而IGDT模型具有对不确定性变量描述不够精细、易出现对称波动区间脱离实际区间以及主观性较强、缺乏对决策结果进行风险评估的不足。鉴于上述不足,本文提出将IGDT模型和基于概率的机会约束结合,在模型中引入置信度评价,以评估决策风险,同时去除IGDT模型中的偏差因子,以克服其主观性较强的不足。考虑到按照统一概率分布处理无法准确反映风光荷三类不同的不确定性变量对配电网储能配置结果的影响,本文进一步提出了基于分类概率的机会约束IGDT鲁棒模型。然后基于不确定理论将难以直接求解的机会约束转化为等价确定性约束。最后,结合本文模型特点,采用非劣排序复合微分进化算法求解。综上所述,本文提出基于分类概率机会约束IGDT（classified probability chance constraint IGDT,CPCC-IGDT）的配电网储能鲁棒优化配置方法,以综合实现储能年投资成本最小化和配电网电压波动改善指标最大化。以IEEE-33节点配电系统进行算例分析表明,本文所提方法具有更好的鲁棒性、经济性和电压波动改善效果,同时在灵活性和高效性等方面表现更佳。