随着智能配电网的不断发展，分布式电源(Distributed Generations, DGs)大量接入，电动汽车(Electric Vehicles, EVs)等柔性负荷迅速增多，配电网可观问题愈加严重。目前已研究出适用于智能配电网的配电网同步相量测量装置(Distribution Phasor Measurement Units, D-PMUs)，可以提供快速、精确和可靠的配电网测量数据，但由于配置成本及通信条件的限制，不可能在所有节点进行配置，因此亟需配电网D-PMU优化配置的研究。面对打造具有全球竞争力的世界一流能源互联网企业的战略部署，配电网D-PMU优化配置需要开发出开放共享有效的辅助决策平台，从而提供应用的便捷性。基于以上情况，论文针对智能配电网D-PMU优化配置方法及软件实现技术展开研究，主要工作如下：
　　(1)针对目前D-PMU优化配置研究中将每个节点等同处理的问题，提出考虑节点差异性的一次性D-PMU优化配置算法。采用熵值法、层次分析法、TOPSIS和灰色关联度结合的方法来计算配电网节点的综合脆弱度指标，以此作为一次性D-PMU优化配置模型中的节点权重，并在此基础上考虑零注入节点和系统不同的运行状态对优化配置的影响，进行一次性D-PMU优化配置，实现配电网系统完全可观。
　　(2)在一次性D-PMU优化配置算法的基础上，针对电网实际建设中的成本、进度和通信条件等制约问题，提出以逐阶段降低配电网系统不可观测深度为优化策略的配电网分阶段D-PMU优化配置方法。采用深度优先搜索算法和迪科斯彻算法计算系统的不可观测深度，并综合考虑单阶段增加的系统测量冗余度，实现D-PMU设备的最优配置排序，使D-PMU设备在每一阶段都发挥最大效用。
　　(3)针对目前D-PMU优化配置工作建模繁琐、操作复杂、功能单一的问题，采用Anaconda开发平台、Spyder开发组件和Tkinter工具箱，设计开发了智能配电网D-PMU优化配置辅助决策软件。可实现不同配置需求的一次性及分阶段D-PMU配置方案的生成，并对配置方案进行拓扑图直观显示，为配电网规划设计提供了更加便捷实用的操作平台。