分布式电源(Distributed Generation, DG)和电动汽车(Electric Vehicle, EV)的广泛应用对主动配电网的优化运行提出了更高的要求,配电网重构是其关键技术之一。考虑DG、EV和其他负荷的不确定性,通过拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)产生随机变量并考虑其相关性。然后分别以最小化综合运行成本和系统节点电压差为目标函数,建立双层优化模型。最后采用基于化整为零策略的改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm, IHSA)进行分时段配网动态重构。通过IEEE33节点系统的仿真,验证了上述方法在提高可再生能源利用率的同时,可以有效提高配电网运行的经济性和可靠性。