发展智能电网技术能够促进清洁、可再生能源的利用,提高供电服务质量。然而,分布式电源、电动汽车的接入对配电网的运行产生了重要的影响,增加了配电网规划的难度及不确定性,给配电网网架规划带来了新的挑战。本文考虑了用户对于供电可靠性的要求,研究考虑可靠性的配电网网架规划,建立多目标规划模型;考虑了分布式电源出力的不确定性,考虑DG不确定性对配电网网架规划的影响,建立模糊期望值模型;考虑分布式电源及电动汽车接入配电网,研究多种新能源利用形式下的配电网网架规划,建立双层规划模型。本文的主要工作如下:针对用户对供电可靠性的要求,本文以可靠性和经济性为目标提出了考虑可靠性的配电网网架多目标规划方法,通过优化放射状网架结构及配置联络线的方式提高规划网络的可靠性。首先,采用最优生成树算法得到初始网架,在此基础之上利用多目标遗传算法对网架结构进行调整,通过采用遗传算法改进整数编码,在放射状网架的规划过程中同时考虑联络线的配置,最终得到多组经济性和可靠性最佳组合的方案及Pareto曲线。该方法能够获得多组对应不同可靠性的经济最优的方案,规划人员可以根据实际需求在多个方案中灵活选择。通过算例仿真,验证该方法的有效性。针对用户及电网公司均建设分布式电源的情况,本文提出了基于模糊期望值模型的配电网网架不确定规划方法。通过引入模糊期望值理论,将确定性规划方法应用于配电网模糊优化规划中;通过采用遗传算法改进整数编码,同时考虑配电网网架和分布式电源的规划。首先,生成最优生成树作为初始网架,通过遗传算法调整初始网架结构,利用遗传算法的并行寻优性,在网架的规划过程中同时确定分布式电源的位置和容量,最终得到模糊期望值最优的规划结果。通过算例仿真,验证该方法的有效性。针对DG、电动汽车充电站同时接入配电网的情况,本文提出了双层规划模型:第一层为配电网网架规划;第二层为DG与电动汽车充电站的选址、定容。通过分析各配电网规划方法的特点,同时,考虑到双层规划模型求解的复杂性及DG、充电站同步规划的多任务性,双层规划第一层采用改进最小生成树算法,有利于提高求解效率,第二层采用遗传算法,利用遗传算法的并行性同时进行DG及充电站的规划,最终获得DG、电动汽车充电站、配电网网架的联合规划结果。通过仿真验证该规划方法的有效性。