近年来我国经济一直保持高速发展。我国在工业化和城镇化的进程中,已逐渐超过美国成为全球第一大化石能源消耗国。与此同时,由于能源的不合理利用造成的环境污染问题也日益严重。基于此,我国提出要发展绿色经济,走可持续发展道路。其中,发展智能电网是能源可持续发展的重要支撑,而以分散式发电的方式利用可再生能源发电是智能电网的一大特点。分散式风电接入配电网可以起到降低网损、改善电压分布、提高供电可靠性、减轻污染等作用,因而吸引了大量国内外学者的关注。在总结国内外研究成果的基础上,本文从经济、技术和环境等因素出发,研究了分散式风力发电的优化配置问题,包括选择分散式风力发电机的位置和确定风力发电机的容量。本文首先分析了分散式风电的接入位置和容量对电网中网损、电压分布及电压静态稳定性的影响。在此基础上,结合环境因素提出了配电网友好型分散式风力发电配置的多目标优化模型。该模型中主要包含网损、电压偏差、电压静态稳定性、温室气体排放量等要素,能够较全面的反映分散式风电对配电网的影响,体现出分散式发电的经济友好性、技术友好性和环境友好性。接着本文分析了风力发电的随机性,给出了风力发电机出力的计算方法。从异步电动机的结构出发,研究了风力发电在潮流计算中的节点处理方法。在此基础上,利用遗传模拟退火算法对分散式发电的优化配置模型进行优化。通过标准节点数据验证了该方法的可行性。但是这种算法的参数较多,相互间的配合困难,不易设置。针对上述缺点,本文结合人工鱼群算法及猫群算法提出了一种新的优化算法——M-C算法。该算法保留了人工鱼群算法参数不敏感的优点,而加入的竞争性种群又可以避免其早熟的缺陷。通过分析优化结果,验证了算法的可行性及较前述算法的优越性。综上所述,本文研究了分散式风力发电对电网的影响,提出了配电网友好型分散式风电的优化配置方法,并通过算例仿真验证了方法的可行性。