社会经济的进步对电力行业提出了更多需求,分布式电源因清洁、高效等优势得以快速发展。高比例接入的分布式电源改变了配电网的结构,传统负荷模型无法对其进行准确描述,因此在建立配电网等值模型时需要考虑分布式电源特性。配电网等值模型的性能主要取决于模型结构和参数辨识,简洁准确的模型结构、快速有效的辨识方法可以提升模型的有效性。基于此,本文主要从分布式电源等效模型、配电网等值模型结构、智能优化算法及模型参数辨识四个方面展开研究。本文以光伏发电系统为例建立了典型分布式电源的等效模型。通过模块化分析建立光伏电池阵列、最大功率点跟踪、光伏并网逆变器及其控制的数学模型,构成了光伏发电系统的详细模型;利用详细模型研究光伏发电系统的动态特性,通过观察、分析提出了待辨识参数较少的基于弹簧-质量-阻尼系统的光伏发电系统简化等效模型。仿真结果表明,该简化等效模型可以较好的描述光伏发电系统的动态特性。以光伏系统简化等效模型为基础建立了含高比例分布式电源的配电网动态等值模型结构。介绍了负荷建模方法和分类方式;通过分析传统负荷模型的优缺点,确定了模型改进方向;用等值电阻串联Π型电路描述高压配电网的影响;将传统负荷模型和研究所得光伏简化模型并联,使其能够描述光伏发电系统的动态特性;最终在未明显增加模型参数的条件下增强了模型结构的合理性。为了对等值模型进行快速、精准的参数辨识,提出了一种基于共识粒子群的全局优化求解方法。针对粒子群优化算法和基于kriging模型的全局优化算法的特性,提出粒子群共识作为粒子群算法的迭代停止条件,将共识粒子群周围的优质子区域输出作为kriging模型建模区域,通过比较各区域最优解得到全局最优解。该方法提高了kriging模型建立的速度和精度、避免了粒子群算法冗长的计算过程和容易陷入局部最优的缺陷。仿真结果表明,该算法在解决各类优化问题时具有一定优越性。最后在研究所得的优化算法基础上,对模型进行基于灵敏度分析的参数辨识。通过分析等值模型各参数的轨迹灵敏度,筛选出模型的重点参数作为待辨识对象;确定了配电网等值模型和智能优化算法联合仿真的模型参数辨识步骤;通过对比仿真,验证了本文提出的高比例分布式电源接入的配电网动态等值模型的有效性。