随着传统能源的逐渐枯竭、环境污染的日益严重和电力科学技术的不断进步，分布式电源（DG）以其灵活、环保和高效等特性，越来越多的被人们关注和重视。但是大量的分布式电源接入配电网，对配电网线路潮流、节点电压、网损等会产生重要的影响，并且它对配电网的影响程度与其接入的位置和容量有关，所以必须对DG在配电网中的分布情况进行合理的规划。本文对含分布式电源的配电网规划进行了研究，主要为两个方面：含DG的配电网布点规划和含DG的配电网扩展规划。
　　关于含DG的配电网布点规划，建立了包含配电网有功网损最小和节点电压偏差最小的双目标优化模型。针对多目标函数之间量纲不同，甚至相互冲突的问题，运用模糊集理论进行处理，将双目标优化问题转换为单目标优化问题，并且通过总体满意度最大来提升系统的整体性能。同时，针对粒子群算法容易陷入局部最优，早熟收敛的问题，提出一种改进的多种群粒子群混合算法，并采用该算法对所建的模型进行求解。该算法将粒子群算法与混合蛙跳算法相结合，保持了种群的多样性，增强算法跳出局部最优解的能力，从而避免早熟收敛。最后，通过对IEEE33节点配电网测试系统进行仿真，验证了本文模型和算法的合理性和有效性。
　　关于含DG的配电网扩展规划，建立了以配电网年综合费用最小为目标的优化模型，规划的数学模型综合考虑了新建线路的费用、网损费用、DG的投资运行维护费用、购电费用和DG带来的可靠性效益。为了能够对规划问题进行更好的求解，本文引入双层规划理论，将数学模型转换成双层规划模型。上层规划为网架扩展规划问题，下层规划是在上层规划网架下进行DG的位置和容量的优化，下层以最优值的形式反馈给上层，实现上下层之间的相互作用。针对遗传算法具有良好全局搜索能力的特点，将其与二进制粒子群算法结合，提出一种改进的二进制粒子群混合算法，并将该算法运用到上层网架扩展规划问题中。下层规划问题则采用改进的多种群粒子群混合算法进行求解。最后，通过算例分析，验证了本文的双层规划模型和算法的可行性。