配电网重构是配电自动化研究的重要组成部分，是提高系统经济性和安全性的重要方式。近年来，随着分布式发电的迅速发展，风力发电作为一种重要发电形式，在配电网中的渗透率也逐渐提高。大力发展风力发电是未来电力系统发展的必然趋势。风速与负荷均受多种气候因素影响，随时间变化，二者具有一定相关性，并非独立随机变量。因此，如何在配电网重构中有效的计及风速与负荷相关性的影响，用联合分布描述二者的相关性，建立更精确的数学模型具有重要研究意义。为克服传统相关性模型存在的不足，本文提出了一种基于Copula理论建立风速与负荷相关性模型的方法。由风速、负荷历史样本数据，得到各自的边缘分布。运用极大似然估计法，估计备选Copula函数中的参数。基于Copula理论，根据最短距离法的判定准则，从备选函数中选择一个最优的Copula函数来描述风速与负荷之间的相关结构。对加拿大萨斯喀彻温地区风速数据和IEEE-RTS年度负荷时序曲线样本进行建模，算例表明：Copula函数能够精确模拟样本风速与负荷，很好的解决风速与负荷相关性问题。根据分布式电源对配电网潮流的影响以及其在配电网潮流计算中的节点类型，基于经验分布函数，研究了含风力发电与负荷随机性及其相关性的配电网潮流随机模型。利用建立的风速与负荷相关性模型，根据Copula函数抽样方法，产生一定规模的风速与负荷序列。以蒙特卡洛模拟为基础，采用一种计及风速与负荷相关性的蒙特卡洛配电网随机潮流算法计算配电网随机潮流。对IEEE33和PG&E69节点配电网进行随机潮流计算，结果表明：该算法能够有效的计及风速与负荷相关性对配电网随机潮流的影响。以配电网有功损耗期望值最小为目标函数，研究了含风力发电的配电网重构数学模型，同时计及了风速-负荷随机性和相关性的影响。提出了配电网重构的改进遗传算法，可避免遗传操作中产生的大量不可行解。根据计及风速与负荷相关性的蒙特卡洛配电网随机潮流，采用一种计及二者相关性的配电网重构算法进行配电网重构。对IEEE33和PG&E69节点配电网进行重构，结果表明：该算法能够有效降低配电网有功损耗，全面计及风速与负荷相关性对配电网重构的影响。