随着传统化石能源的日益紧缺以及电能需求的不断增长,推动煤炭和新能源优化组合,科学有序推进实现碳达峰、碳中和已成为配电网的发展目标。为应对分布式电源并网后的一系列问题,传统配电网正逐步向具有主动管理措施的主动配电网进行转变。首先,介绍了光伏发电模型、风力发电模型,分析了储能系统的运行特性。通过K-means聚类算法对江西省某地区的风电场、光伏电站和三种负荷的实际数据进行聚类,得到典型场景功率曲线。其次,以购电成本,运维成本,网损惩罚,电压偏移,风光的补贴费用为目标函数,提出了一种基于量子粒子群算法的分布式电源优化配置模型,以典型场景功率曲线作为模型的初始输入数据,采用改进的IEEE33节点系统对该模型进行验证。实例仿真表明,本文所提模型能够有效降低系统网损、减少运维成本、提高电压质量,同时保证系统供电可靠性。最后,为了增加新能源的消纳量、平滑负荷曲线以及“削峰填谷”,在配电网中引入了储能系统。提出基于二阶锥规划的主动配电网源-储双层优化配置模型,对分布式电源和储能系统进行合理的规划,上层用量子粒子群算法来求解储能、分布式电源的配置方案,下层用二阶锥规划求解储能系统日调度策略。上层模型在求解储能系统、分布式电源配置方案时要调用下层模型中储能系统的日调度计划,上层模型求出的储能系统和分布式电源配置方案又是下层模型进行调度的基础。采用改进的IEEE33节点系统进行仿真验证,对量子粒子群和二阶锥结合的算法和上下层均用量子粒子群算法进行对比。仿真结果表明,混合算法能取得更好的经济效益,“削峰填谷”效果更好,改善电压质量效果更佳,并且提升了分布式电源的消纳能力,验证了所提模型的可行性和有效性。