能源短缺、环境污染严重是当今世界面临的一个严峻问题，分布式电源(DG)因其诸多优点得到了快速发展和广泛应用。作为传统集中式发电的有益补充，将其与集中式电源相结合是目前研究的重要方向之一。但是，分布式电源大量的并网运行会对系统产生重大的影响，其中一个就是配电网络重构。
　　配电网络重构是一个多目标非线性混合优化问题。分布式电源的接入会改变网络的结构，导致潮流分布发生变化，使得配电网络重构变得更加不可控。因此，对含分布式电源的配电网络进行研究具有重要的意义。
　　首先，分析了国内外关于配电网络重构的研究现状，包括数学模型以及算法的研究。介绍了当前国内外应用最广泛的分布式电源，重点分析了风力发机的工作原理，并采用场景分析法建立了风机功率输出随机模型，探究了双馈风力发电机的等值电路模型。针对不同类型的分布式电源的特点，对其节点进行处理，使之适用于前推回代潮流计算方法中。
　　其次，为了克服传统粒子群算法容易陷入局部最优、过早熟的缺点，本文提出一种混沌模拟退火二进制粒子群算法(CSA-BPSO)。在二进制粒子群算法的基础上，利用混沌算法的优化原理，将Logistic映射与Chebyshev映射相结合，对粒子的速度进行初始化，增强初始变量的均匀性。利用模拟退火算法的工作机制，对粒子的惯性权重进行改进，提高全局搜索的能力。通过三个测试函数对本文算法的性能进行仿真分析。
　　再次，建立含分布式电源的配电网络重构数学模型。以有功网损最小和节点电压偏差最小为综合目标函数，并利用数学方法将其转换成单目标函数。以含DG的潮流约束、DG的容量约束、以及节点电压、支路电流约束、满足配电网络呈辐射状结构为约束条件。
　　最后，对配电网络的拓扑结构进行分析，建立辐射状运行的判据。采用基于环路的二进制编码规则对粒子群进行编码，并对粒子群的初始化方法进行分析。通过IEEE33节点配电系统算例，将多台恒功率型的双馈风力发电机以风电场的形式接入其中，在不同的场景发生概率下分别采用本文提出的CSA-BPSO算法以及BPSO算法对其进行重构优化，并将两种算法进行比较，结果表明本文提出的算法在各方面优化目标上均优于BPSO算法。