配电网是将发电系统、输电系统与电力用户有效衔接的重要环节。配电网结构的合理性是其运行特征乃至整个电力系统稳定性的重要因素，与输电、变电、用户用电存在直接关系。目前，随着越来越多的分布式电源接入配电网，分布式发电的规划模型已成为研究的难点、热点。同时，配电网网络拓扑日益庞大、复杂，当因网络故障、负荷切换等操作导致开关变位时，势必引起拓扑结构发生变化。作为配电网络分析的基础，网络拓扑的生成速度、精度亟待进一步提高，因此迫切需要一个完美的拓扑分析算法。本课题首先提出了在馈线模型的基础上将网络结构分级、分层，并以CIM/XML文件信息为数据源，对不同级、层建立不同的数据存储方式，不仅节省了大量的数据存储空间，也实现了各应用间数据调用的简便性。此外，采用面向对象技术对配电网络建模，将各类电气设备按不同设备性质分类存储。针对分布式电源并入配电网的研究，本课题以配电网单条馈线为基础，经济性为基本规划模型，将折算至每年的分布式电源投资及运行费用、线路运行费用以及首次提出的影子配电网投资三者费用总和最小作为目标函数；并从可靠性角度把网络节点电压越限惩罚、导线电流越限惩罚、允许分布式电源接入配电网总量的越限惩罚三个不等式约束条件通过惩罚因子的形式引入原经济性模型，建立了归一化目标函数。同时，考虑了各节点分布式电源可开发资源上限、短路电流限制等因素。鉴于人工智能算法在解决各类优化问题中的优越性，本文采用标准的遗传算法解决分布式电源选址和定容规划问题。本课题最后对于如何提高配电网网络拓扑生成速度进行了分析研究，提出了将网络拓扑分为全局静态拓扑和局部动态拓扑，通过两者相互结合快速生成网络结构，从而缩小开关状态变位后拓扑搜索的范围，使拓扑生成速度大幅提高。以此为基础，探索了各类配网结构的潮流算法等关键技术，并运用Java等语言工具进行软件开发，实现多种算法一体化。计算测试多组数据，证明了提出算法的实用性、可行性，对开关变位判断准确、反应迅速，完全可以满足配电网自动化的需求。