当今社会化石能源日益短缺,光伏、风电等新能源技术愈发成熟。其中分布式光伏因其安装灵活、成本较小的特性,大量接入电网以提供人们生产生活中的消耗。然而由于光伏发电本身的间歇性和不确定性,大量分布式光伏并网会对原有电网造成一定的冲击,影响电网电能质量。本文针对分布式光伏并入10kV配电网造成的电能质量问题进行分析,对含分布式光伏系统的配电网电能质量进行评估,并分别从电源侧和配网侧提出了两种电能质量的改善措施。本文基于天气预报提供的气象信息在电源侧提出了一种分布式光伏短期功率预测方法。对影响光伏发电的几种重要因素进行分析,建立分布式光伏的短期功率预测模型,以光伏电站的历史出力数据和气象数据为输入变量,利用粒子群优化最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)对模型进行求解,输出变量为分布式光伏的预测功率。同时与传统的BP神经网络预测算法进行对比,结果显示在小样本容量的前提下,PSO-LSSVM的预测结果更为精准,仿真结果表明了模型的正确性和适用性。针对分布式光伏发电功率和节点负荷功率的时空分布进行分析,研究分布式发电系统在不同容量、不同地点接入配电网后电压偏差、谐波和电压波动三种电能质量的差异。基于电能质量综合评估指标建立10kV配电网优化模型,研究分布式光伏发电功率的随机波动引起的电能质量问题及其生成机理,寻求适合分布式光伏发电系统的并网条件,进一步优化分布式光伏并网系统在中低压配电网内的安装位置和网络结构。同时以吉林省松原市让霞线10kV配电网的实际网架结构和数据进行理论验证,证明模型的正确性。