配电网优化运行的主要方法之一是对配电网进行拓扑重构,这不仅能够降低配电网的网络损耗、电压偏差,还能提高系统的安全性和经济性。目前,随着全球经济的飞速发展和人民生活水平日益改善,以及煤炭、石油等传统化石能源的不断消耗,以风电、光伏为代表的分布式电源(Distributed Generation,DG)得到了普遍的应用。但是,DG出力具有随机性,DG并网使得配电网的不确定性增加,而储能装置在一定程度上能够平衡DG间歇出力带来的随机波动性,并能加大配电网对DG的接纳能力,但同样也会使得配电网的结构变得复杂,因而给配电网的优化运行带来了极大挑战。因此,本文主要以含风电和光伏的配电网为对象,研究了考虑DG不确定性的配电网重构问题。本文的具体工作如下:首先,为了分析DG的不确定性对配电网的影响,本文基于经济学投资组合的理论提出了基于均值-方差-偏度的期望最大化模型(Mean-Variance-Skewness based Expected Maximization,MVSb EM)来度量DG的随机不确定性因素给配电网的运行带来的风险和效益。另外,为了解决蒙特卡洛采样计算量大的问题,本文提出利用逼近的拉丁超立方采样方法对不确定的风电和光伏进行模拟采样,减少了计算负担。通过对改进的IEEE 33节点系统进行仿真,结果验证了MVSb EM模型度量配电网随机优化问题的可靠性和有效性。其次,为了研究DG的不确定性对配电网重构造成的影响,将含DG不确定性的风险评估模型考虑到配电网的重构优化过程中,建立了基于风险评估的配电网静态重构优化模型,通过平衡DG不确定性带来的收益和风险,得到最优的配电网重构方案。另外,结合基于环路整数编码的策略提出了对配电网重构过程中无效解进行判断的方法,并利用改进的二进制模拟退火算法来寻求DG不确定情况下配电网重构方案的最优解。对改进的IEEE 33和IEEE 69节点进行仿真,仿真结果表明:计及风险评估的配电网重构优化模型不仅能够提升电压的分布水平,降低配电网的网损,还可以优化DG不确定性对配电网重构造成的影响。最后,针对DG和负荷随时间的不断变化,以及DG大量并网造成的功率逆流问题,对含微电网的配电网动态网络重构进行研究。针对微电网的不确定性,提出了一种可信性测度的风险度量方法,同时评估DG的随机性和模糊性,在此基础上,以系统经济性最优为目标,建立了微电网动态重构优化模型。通过算例仿真表明:含有微电网的配电网不仅可以减少配网系统重构的运行成本和重构的能量损失,同时可以起到削峰填谷的作用。