随着自然环境的恶化和能源的短缺,使用可再生能源的分布式电源(DG)作为灵活、绿色、高效的发电技术一经出现就受到了广泛的关注。DG高渗透率接入电网使得传统配电网由单向无源电网转变为双向的有源电网,为了适应DG出力随机性和波动性的特点,传统的被动配电网正在向主动配电网(ADN)转变。面对人们日益增长的供电需求和DG渗透率的提高,ADN规划成为了新的研究焦点。本文针对ADN网架规划求解算法及模型展开研究,具体内容如下:首先,针对配电网网架规划模型的求解算法展开分析。目前常用的求解算法包括传统的数学规划算法以及新兴的智能算法,本文以量子粒子群算法(QPSO)为基础,针对其易于早熟收敛的缺陷进行改进,利用混沌优化的随机性和遍历性提升算法的全局搜索能力;为保证算法收敛效率,将改进后的算法与禁忌搜索算法混合,并提出算法的混合策略,利用禁忌搜索算法的禁忌表减少不必要的计算过程,保证了算法的性能。通过一些经典测试函数的测试分析了混合算法的可行性,并与QPSO对比验证了混合算法性能的优越性。其次,本文以经济成本最优为优化目标,建立了ADN规划双层规划模型。其中上层规划模型以考虑可靠性缺电成本的配电网年综合成本作为优化目标函数,并使用上文提出的禁忌量子粒子群混合算法(TS-CQPSO)作为模型求解方法;下层规划模型以DG出力切除量最小为优化目标函数,使用原-对偶内点法(PDIPM)作为模型求解方法。最后使用一个实用的29节点ADN规划算例验证双层模型的有效性,并将混合算法的迭代过程与其它智能算法进行比较,验证混合算法的有效性。