配电网是连接输电线路和用户的重要枢纽,极需提高配电网供电可靠性和电能利用效率应对大规模DG(Distributed Generation,分布式电源)的接入和电力市场化的发展。配电网重构通过改变系统的运行结构从而改变潮流分布,是提高配电网供电质量最经济的手段,对配电网进行多目标优化重构研究具有一定价值。首先,对配电网重构的理论依据进行了阐述,分析了几种典型DG的工作原理以及DG并网对配电网规划和供电可靠性的影响,介绍了前推回代潮流计算法以及DG的潮流计算模型。同时分析PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)和SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm,混洗蛙跳算法)的优缺点,对其进行简化融合得到IPSO(Improved Particle Swarm Optimization,改进粒子群算法)。根据配电网运行结构的特点,采用基于环网十进制编码策略,利用蚁群随机生成树结合IPSO制定了配电网重构策略。其次,建立以有功功率损耗最小、电压偏移指数最低、馈线负荷均衡度最优为目标的配电网静态重构模型,通过Pareto支配获取最优解集,再根据模糊隶属度获取标准化满意度实现多目标优化。通过Matlab仿真软件,对含DG的IEEE-33节点配电系统进行静态重构仿真验证,结果表明,基于IPSO的配电网多目标优化静态重构可以减少有功网损,降低电压偏移指数,改善负荷均衡度,相比PSO算法,迭代次数和寻优时间均有所降低。基于IPSO配电网多目标优化静态重构模型寻优效率高,可以提高配电网的供电质量。最后,分析了单一的以欧氏距离或者皮尔逊为相似度量的不足,将一种基于形态相似和幅值相近的改进双层聚类算法应用到负荷聚类中,根据负荷聚类完成重构时段划分,以有功功率损耗最小、电压偏移指数最低、馈线负荷均衡度最优以及开关操作次数最少为目标建立配电网动态重构模型。仿真结果表明,改进双层聚类可以有效根据形态与幅值进行负荷聚类且具有一定的抗干扰能力,相比静态重构,基于IPSO的配电网多目标优化动态重构降低开关操作次数的同时保证了配电网供电质量。基于IPSO的配电网多目标优化动态重构模型可以提高配电网的供电可靠性和经济性。