分布式电源（Distributed Generation,DG）在电网中的应用越来越广泛,DG出力的波动性和随机性使配电网的运行场景更加复杂多变,增大了配电网运行的技术、经济风险。配电网重构通过开关操作改变配电网拓扑结构,无需大量硬件投资就能达到优化配电网运行的目的。DG接入电网使得现有的配电网重构技术面临一定的挑战。本文从规划阶段、运行阶段两个角度,针对DG的多场景、波动性以及不确定性三个问题对配电网重构开展了研究。在规划阶段针对DG接入电网带来的复杂运行场景,采用改进的自适应模糊C均值聚类算法来提取配电网典型运行场景并有效削减了场景数。构建了基于典型运行场景的配电网重构模型,该模型以网损最小为目标函数,考虑配电网运行约束,对配电网拓扑结构进行优化,所得重构方案能保证配电网在较长时段内、复杂场景下的优化运行。在运行阶段针对DG出力波动引起的电压波动,从配电网拓扑结构对电压波动影响的角度出发,定义了电压波动指标。以有功网损和电压波动指标为目标函数建立多目标重构模型,采用逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）从Pareto解集中得到最优折中解。该模型求解所得重构方案能够有效地降低网损和抑制电压波动,兼顾了配电网的安全经济运行。在运行阶段针对DG出力的不确定性给传统配电网重构带来的挑战,在配电网重构中引入了智能软开关（Soft Open Point,SOP）对配电网进行实时精细化的控制,建立了考虑预测误差风险的含SOP配电网双层重构模型。上层模型基于日前预测数据对传统开关和SOP进行联合优化,采用条件风险价值（Conditional Value at Risk,CVa R）来进行不确定性建模;下层基于更精确的日内预测数据,对SOP的运行策略重新进行优化,利用SOP的快速实时响应能力进一步优化配电网的运行。通过算例验证了所提模型的有效性,对比分析了不确定性重构模型与确定性重构模型相比的优越性,并分析了SOP的不同优化时间尺度下的优化效果。