随着化石能源的日渐消耗和环境污染的加剧,人类社会对新能源的开发和利用大大增加。光伏发电作为分布式电源的一种,以其灵活清洁无污染的特点在电网中的比重越来越大。光伏发电系统的性能主要取决于光伏电池的输出功率,而局部阴影下光伏电池的输出特性呈现多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)方法会失效。同时分布式电源在配电网中的大量接入,使得配电网由单向潮流变为双向潮流,对含有分布式电源的配电网故障区段定位方法有了更高的要求。本文采用改进的正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)解决局部阴影下的光伏最大功率点跟踪问题和含分布式电源的配电网故障定位问题。首先对正余弦算法进行改进,引入非线性参数、自学习策略、停滞扰动策略。对改进的正余弦算法收敛性进行了证明,并通过几组测试函数验证了其在全局寻优的有效性和优越性。其次,介绍了光伏电池原理和工程数学模型以及光伏阵列的输出特性。针对局部阴影下光伏系统的最大功率点跟踪问题,采用改进的正余弦优化算法进行全局最大极值点寻优,在算法的迭代过程中加入迭代终止策略和算法重启条件,进而有效的改善了最大功率点跟踪的速度和精度,使系统实现动态条件下的最大功率点跟踪。通过搭建MATLAB/Simulink仿真模型和Speedgoat半实物实验平台,验证了算法的可行性。最后,针对传统配电网在接入分布式电源后对配电网故障区段定位的影响进行了分析,对含有分布式电源的配电网网络正方向和各开关编码方式重新定义,并把改进的正余弦算法进行二进制编码转化后用在含有分布式电源的IEEE-33节点配电网进行故障区间定位和容错性分析。通过与二进制的粒子群算法和遗传算法进行比较,结果表明改进后的二进制正余弦算法在收敛速度、定位时间上都具有明显的优势。