近年来分布式发电技术的快速发展,对能源危机的缓解与生态环境的改善起到了积极的作用。但是,随着分布式电源(Distributed Generation,DG)接入配电网的规模不断提高,给传统配电网的安全、可靠运行带来了挑战。为充分发挥DG的积极作用,需妥善解决DG接入配电网带来的问题。本文对DG的孤岛检测和含DG的配电网保护两个问题开展了分析与研究。阐述了目前孤岛检测方法的优缺点,详细地分析了传统过/欠压(Over/Under Voltage,OUV)、过/欠频(Over/Under Frequency,OUF)两种基本的被动式孤岛检测方法的特性。根据孤岛前后公共连接点(Point of Common Coupling,PCC)电压、DG输出电流谐波变化这一特点,研究了一种基于S变换和神经网络的被动式孤岛检测方法。该方法利用S变换与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)有效提取孤岛状态的特征信息,并使用神经网络进行识别及分类。仿真实验表明,该方法在不降低系统电能质量前提下,能够快速、准确地检测出孤岛和非孤岛情况。针对传统OUF和OUV检测法在DG和本地负载功率匹配情况下存在较大检测盲区的缺点,给出一种基于小波系数能量的被动式孤岛检测方法。该方法利用孤岛前后PCC电压瞬时幅值的小波系数能量变化检测孤岛的发生,不依赖PCC处电压幅值和系统频率的明显变化。理论分析和仿真表明,该方法在OUF、OUV检测法的检测盲区内可有效检测出孤岛的发生。为了研究含DG的配电网保护,分析了光伏、风力并网发电系统的结构和控制策略,在DIgSILENT/PowerFactory仿真环境下搭建了含DG的中压配电网模型,并对两种DG的低电压穿越特性进行了仿真验证。建立了距离保护的数学模型,分析了DG在不同接入位置对测量阻抗的影响,得到了保护处测量阻抗和DG故障电流的关系。在此基础上,对传统的距离保护进行了改进,使得保护能够根据测量的故障电流和电压调整保护定值,并进行了仿真实验,验证了该方法的有效性。