随着我国总体用电需求逐年增多,传统化石能源日益短缺,以及“碳达峰、碳中和”目标的逐步推进,分布式光伏以及电动汽车得到了大规模应用与推广,但两者并网会增大系统的波动性,使得原有的静态重构方案不满足时变的网络。因此为了保障电力系统的安全运行、减小网络损耗及设备使用成本,本文提出了一种基于改进粒子群算法的多目标配电网动态重构方法,其具体工作包含以下方面:首先,介绍了分布式光伏和电动汽车的运行特性,建立相应的配电网潮流计算模型,将其处理为PI与PQ节点。针对配电网潮流计算中传统前推回代法计算时间较长的缺点,采用节点分层前推回代法进行改进;并对潮流算法的性能与含光伏、电动汽车的配电网潮流计算进行仿真分析,为研究光伏电源、电动汽车接入配电网优化重构提供理论依据。其次,建立了网络损耗最小的配电网静态重构模型,采用了粒子群优化算法进行求解。针对粒子群算法易陷入局部最优,对惯性权重、学习因子进行自适应调整,并对粒子进行扰动变异;采用整数型环网编码策略解决配电网重构过程中出现闭环与孤岛运行的问题。通过算例仿真验证了所提方法的有效性,结果表明改进后的粒子群算法提高了运行速度,能够有效降低网损,改善电压质量。最后,建立了含分布式光伏与电动汽车的配电网动态重构模型;针对系统等值负荷的时变特性,通过模糊C均值聚类算法对其进行重构时段划分,对于划分时段依赖主观参数选取问题,采用损失函数确定最优时段划分方案。根据调度部门对系统一天的重构次数要求,建立配电网网损和系统电压偏移最小的多目标动态重构模型,并采用改进的多目标粒子群算法对动态重构模型进行求解,获得Pareto最优解集,利用满意度评价方法获得Pareto最优折中解,得到最优动态重构方案。通过算例仿真对4种不同方案进行对比,结果表明本文方法在降低系统网损和改善电压偏移的同时,能够有效减小开关动作次数,达到更优的系统经济运行结果。