电力行业是我国能源消耗的主要产业,而配电网的建设又是我国实现“坚强智能电网”目标的重要环节。随着可再生能源的逐步接入及配电网多主体形态的演变,配电网面临着新的挑战及调控难题。为此,针对配电网优化运行方面,本文首先建立基于二阶锥松弛的配电网最优潮流模型,再考虑可再生能源对配电网带来的不确定性提出随机优化方法,最后针对配电网的多主体特性进行了相关分布式优化研究。具体内容如下:首先由于传统交流潮流模型带来非凸的求解难题,本文采用基于二阶锥凸松弛理论来对配电网进行建模。该凸优化模型在保证全局最优解及松弛准确性的同时,大大提高求解效率和减小计算难度。再考虑到配电网不仅须满足经济成本运行最小,也要满足“碳达峰、碳中和”的低碳运行要求,提出同时考虑经济性和低碳性的配电网多目标优化方法。最后基于ε约束法来构造Pareto最优解集和采用基于模糊决策的多目标Pareto解选择方法。仿真结果表明,相较于直接采用非凸模型,基于二阶锥凸松弛的凸优化模型在保证全局最优解及松弛准确性的同时,大大提高了求解效率和减小了计算难度。同时多目标优化模型可较好的平衡决策者对配电网经济性和低碳性的要求。基于IEEE-33节点配电网的仿真案例验证了所提方法和模型的有效性。然后针对高渗透率可再生能源大量接入配电网的背景,本文提出基于随机优化的方法来处理可再生能源的不确定性。同时考虑可再生能源场景的时空相关性,提出基于自回归滑动平均模型和相关系数矩阵的方法来生成可再生能源的出力场景,并利用快速前推算法进行场景削减来得到典型场景。最终建立考虑可再生能源不确定性和相关性的配电网随机优化模型。仿真结果表明,基于场景法的随机优化方法可有效处理可再生能源的不确定性。而场景削减方法所产生的代表性场景能在求解时间和求解质量上取得较好的平衡。同时,可再生能源出力的时空相关性会对优化结果产生显著的影响。最后随着微电网逐步接入配电网,传统集中式调度可能难以适用于多主体运行和隐私保护需求,本文建立基于配电网-微电网分布式联合优化的优化模型。考虑传统交替方向乘子法仅在凸模型才能保证收敛,本文提出基于Bregman ADMM的分布式优化方法来求解配电网-微电网分布式联合优化运行模型。仿真结果表明,通过引入多种Bregman散度作为惩罚函数增加局部凸性,BADMM算法不仅可保护配电网和微电网多主体的隐私,同时能增加分布式算法在非凸分布式优化模型上的收敛性,实现了配电网和微电网的分布式联合优化运行。