随着电力需求的不断增加和节能环保意识的普及,分布式发电(Distributed Generation,DG)倍受国际社会的关注。然而,DG出力的随机性和波动性等特点,给电网带来了诸多不利的影响。主动配电网(Active Distribution Network,ADN)通过主动控制DG,来改善DG接入所导致的系统安全性和功率损耗过大等问题。储能系统(Energy Storage System,ESS)具有改善电压、削峰填谷和平抑输出功率波动等作用,是主动配电网进行主动控制的重要组成部分。因此,考虑储能和DG接入配电网的协同规划研究具有极其重要的意义。本文主要的研究内容和成果如下:首先,根据风力发电、光伏发电出力特性的分析,建立了风、光发电的随机出力模型。利用序列运算理论,将风、光发电出力的概率密度分布离散化,得到分时的风、光发电出力的期望值的序列,为本文处理风、光发电处力的不确定性奠定了基础。同时,通过对储能系统接入配电网对配电网功率损耗及电压的影响机理分析,较好地为后章节模型中目标函数的建立奠定基础。其次,采用了两阶段规划模型对分布式电源进行规划。在分布式电源规划的第一阶段,采用计算网络有功灵敏度方差指标的方法来初步确定DG的安装位置和容量。规划的第二阶段以电压偏差最小、分布式电源投资成本最小、系统有功网损最小为目标函数,利用改进粒子群算法对分布式电源进行优化配置。采用本文所提方法在IEEE33节点测试系统中进行了算例分析,仿真结果验证了所建立模型的有效性。最后,在主动配电网分布式电源规划基础上,保证分布式电源安装的位置不变,并且在相应的位置接入储能系统。将主动配电网中分布式电源的规划和储能配合的运行结合起来,提出了分布式电源和储能的双层优化配置模型。上层是以配电系统的综合年投资成本最小为目标,包含了设备的投资成本,设备的运维成本以及电网的购电成本,下层是以配电网的年网损量最小为目标。所提出的双层优化配置模型极大增加了规划的信服度,在保证精度的同时,大大减少了规划过程的计算量。最后,在IEEE33节点测试系统中,针对春、夏、秋、冬四个典型的场景对储能装置进行优化调度,仿真结果验证了所建立模型和所采用的算法的有效性。