随着分布式能源技术的发展,越来越多的分布式电源(Distribution Generation,DG)接入配电网,在有效利用新能源的同时,给配电网的安全稳定运行带来诸多挑战。一方面,DG的接入改变了原有的网络拓扑,使无源网络变成有源网络,对网络的有功损耗、电能质量、继电保护及系统可靠性产生重大影响;另一方面,如果在DG接入的同时能进行配电网优化重构,不仅可以减小损耗、平衡配电负荷、提高经济性,还能有效平衡DG并网带来的消极影响。因此在DG快速发展且大量并网的背景下,开展对含有DG的配电网优化重构的研究具有重要意义。基于该背景,本文对含DG的配电网优化重构进行了以下研究工作:首先,在阅读大量参考文献的基础上,论述了配电网的静态重构和动态重构的几种方案,分析了它们的优缺点。针对风力发电与光伏发电两种DG,在阐明它们并网方式的同时,分别采用不同的数学模型描述其机组的出力情况,并概括了其接入后对配电网的影响。再结合基于图论的拓扑分析法对配电网进行分层处理,形成了基于分层模型的前推回代法,简化了潮流计算过程,提高了效率。其次,将标准和声搜索算法和变邻域搜索算法结合在一起,提出了一种两阶段配电网重构算法。第一阶段利用和声搜索算法的快速性,找到一个合理有效的近似解。第二阶段在近似解的基础上,利用变邻域搜索的方式在其邻域内搜寻目标函数更优的解,不断地扩大搜索范围,直到解的目标函数不再降低,最终获得重构方案。为验证算法的有效性,先采用传统的MATLAB进行仿真,然后利用自主设计的仿真系统进行验证,均证明了所提算法的合理性和快速性。最后,考虑DG出力的时序性特点,形成等效日负荷曲线。利用K-means聚类算法以网络运行指标为聚类依据进行时段划分,实现动态重构到静态重构的转化。采用IEEE33节点系统仿真,结果表明:基于K-means聚类算法的动态重构方案能大大减小配电网网损,提高经济性。