分布式风电和电动汽车大规模接入配电网,增加了配电网运行的不确定性,并且位置相邻的风电场往往还存在相关性,这些不确定性因素和相关性因素给配电网的运行管理带来新的挑战。为了处理风电场间复杂的非线性关系,首次将Rosenblatt变换与copula函数相结合,提出一种基于copula函数及Rosenblatt变换的半不变量概率潮流计算方法。所提方法既能准确捕捉到输入变量间的非线性相关关系,又具备半不变量法计算效率高的优点,具有适用范围广、相关性描述准确、计算速度快的优点。以IEEE33节点网络接入风电场进行测试,证明了所提方法的有效性、准确性和实用性。与考虑线性相关性的计算结果相比较,所提方法的计算结果更接近实际运行情况。配电网重构通过分段开关、联络开关的开闭,确定网络的最优拓扑结构。与配电网的静态重构相比,配电网的动态重构更适合考虑整个研究时段电动汽车负荷和分布式风电出力的不确定性。因此,为综合考虑以上不确定因素和相关性因素,以全天电能损耗期望最小为目标函数,建立了计及风电相关性和电动汽车充/放电模式的配电网动态重构模型。研究了配电网在电动汽车基于随机充电、负荷谷期充电和负荷谷/峰期充/放电3种模型下的动态重构策略,并针对风电相关性对配电网动态重构的影响进行了分析。以修改的IEEE33节点配电系统进行仿真,得到了电动汽车各充电模式下全天各时段最优的网络拓扑结构、网络电能损耗期望及电压期望偏移量,可为决策者提供理论依据。并且通过风电相关性对配电网动态重构的影响分析,验证了基于copula函数及Rosenblatt变换的相关性模型在配电网动态重构中的有效性。