近年来,风机、光伏和微型燃气轮机等分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中的渗透率不断提高。分布式发电具有低碳环保、可再生和控制灵活等优点。同时,风机和光伏出力受风速、光照强度影响较大而具有随机波动性,这使得有源配电网的运行变得更加复杂。配电网络重构是改善配电网运行性能的有效手段之一,操作简单且无需增加额外设备投资。网络重构的实质是在满足系统约束条件的前提下,通过开关状态的重新组合,来改变网络拓扑,以达到优化各种目标函数的目的。目前,有源配电网的重构求解主要采用智能算法,因为智能算法具有较好的全局搜索能力且操作简单。本文在分析配电网络重构研究背景和意义的基础上,梳理了国内外网络重构的研究现状。在研究网络重构模型、DG不确定性处理方式和原始入侵杂草算法的基础上,提出一种基于改进入侵杂草算法的有源配电网重构方法。从配电网运行效益和环境效益两个角度,建立以系统有功网损、节点电压偏差、负荷均衡度和污染物排放环境成本最小的多目标重构模型。首先,基于场景划分和削减建立DG出力的多场景模型。其次,在原始入侵杂草算法的基础上,提出初始种群选择机制,基于负荷供电路径的电气距离判断和支路交换法优化初始解;融合Lévy飞行过程,设置类海明距离判定操作以提高种群扩散的多样性;设计基于最优种群个体比例调节种子数策略,增强算法的收敛性能。改进入侵杂草算法可有效兼顾种群多样性和收敛性能的平衡,改善算法的全局搜索能力、收敛性能和稳定性。最后,通过MATLAB软件编程仿真,并以IEEE 33节点系统为测试算例。仿真结果验证了本文所建模型和提算法的有效性。多目标有源配电网重构,不仅考虑DG接入对系统运行效益的影响,同时计及DG的环境效益。与原始入侵杂草算法、粒子群算法和遗传算法相比,改进入侵杂草算法在解决配电网络重构问题时,具有更好的全局搜索能力、收敛性能和稳定性。