随着配电网的智能化建设,大量智能电表和分布式能源接入配电系统,配电网络呈现出拓扑网络结构复杂多变、运行方式多样和运行数据实时采集等特点。因此,为了满足智能配电网的保护控制的要求,本文提出了一种配电网动态拓扑生成的算法,能够在故障信息畸变的情况下,对配电网故障位置进行精准定位,同时生成实时的配电网拓扑结构。该算法能够满足配电网复杂设备配置和运行方式变换等要求,对于配电网安全稳定运行有着重要实际意义。本文通过分析配电网的运行特点和故障定位原理,将FTU误报和漏报故障信息的情况纳入了故障变量,搭建了具有容错机制的配电网故障定位模型。通过分析传统免疫算法和粒子群算法优劣势,将两种智能算法的优点结合,设计了一种双种群优化的改进免疫算法。以IEEE-33节点配电网为例,进行仿真实验,其结果验证了该故障定位算法能够在故障信息无畸变情况下和故障信息畸变情况下的单一故障、多重故障下均能够实现精准定位。将改进免疫算法与传统免疫算法进行性能比较发现,其定位速度和定位精准度都要远远优于后者,验证了改进免疫算法的优越性。本文在研究配电网拓扑结构特点后,为了能够准确实时监测配电网拓扑结构,提出了一种配电网动态拓扑生成算法。通过分析自适应LASSO模型理论基础,结合配电网运行特点,搭建了基于自适应LASSO配电网拓扑生成的数学模型。通过交叉验证得出惩罚系数,并根据最小角回归算法得出配电网各母线间的关联系数矩阵,再基于配电网故障定位信息对矩阵的参数进行修正,最后利用最小树生成算法反演出实时的配电网拓扑结构。以IEEE-33节点配电网及其他多类型配电网为例,进行仿真实验,并与基于相关性和基于普通LASSO算法的配电网拓扑生成算法进行对比,结果验证了本算法能够实时准确的反映配电网拓扑结构,其性能也要优于以上两种方法。本文提出了一种基于改进免疫算法和自适应LASSO的配电网动态拓扑生成算法,并通过仿真实验验证了该算法的有效性,对于配电网拓扑的实时监测研究具有一定的意义。