电力配电网灵活、快速的拓扑重构是实现网络故障情形下恢复负荷供电并提升配电网自愈能力的重要手段之一。主动配电网可加大配电网对可再生分布式能源的接纳能力、提高DG的并网数量与运行效率、提高用户的电能质量和供电可靠性、以及提升配电网资产的利用率、延缓配电网扩张投资。当DG大规模地接入配电网中,传统的配电网因不能适应分布式电源大规模接入的要求而面临着重大的挑战。研究含DG的主动配电网优化重构问题和故障恢复重构问题具有显著意义。本文就以上两个问题进行了较为创新性的研究。针对当前含有大量具有间歇性的分布式可再生电源接入的主动配电网,通过引入多智能体系统思想提出了一种改进拓扑重构方法和粒子群算法协同寻优的多目标动态拓扑重构的算法设计。相对于已有的配电网拓扑重构解决方案而言,通过采用基于事件驱动的重构触发机制降低拓扑重构频率以降低重构对配电网运行的负面影响,在重构算法设计中兼顾了经济性和安全性指标优化的同时进一步降低了算法复杂度。最后,结合IEEE-33节点和美国PG&E69节点两个典型算例对主动配电网优化重构进行了仿真实验验证,实验结果表明所述方法能够有效计及分布式电源出力随机性等不确定因素对配电网重构的影响,同时具有良好的计算效率和算法稳定性；在恢复重构模型中,根据不同发电形式DG的特性以及故障的不同类型和位置将重构方式分成了三种情形进行处理,并分别结合69节点算例进行了实验验证。本文所提出的方法具有一定的普适性,对未来多种异质分布式发电渗透率不断提高的主动配电网的自愈能力和负荷供电可靠性提升具有借鉴意义。