随着新能源技术、各种储能技术、电动汽车等的快速发展,传统的配电网概念和技术,已无法满足社会经济发展对电力供应模式和质量的需求。主动配电网(Active Distribution Network,ADN)概念的提出,旨在实现可再生能源的充分利用以及配电网双向潮流灵活控制,以从根本上解决配电网对分布式能源高度兼容问题。为了从源头上解决主动配电网运行存在的问题,提高分布式能源(Distributed Energy Resource,DER)的渗透率和利用率,充分发挥分布式能源在主动配电网中的积极作用,需要研究适用于ADN中电源配置的规划方法。另外,为了解决主动配电网的可观测和优化控制问题,需要大量安装同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU),PMU可基于全球卫星同步技术实现对配电网各个节点状态的同步测量。然而,在每个节点都配置PMU是不经济也是没有必要的,因此需要对PMU在配电网中的安装数量和位置进行合理的优化。接入ADN中的分布式电源(Distributed Generation,DG)主要以风力和太阳能等可再生能源为能量来源,其出力具有间歇性和波动性的特点,为了平抑其出力的波动性和间歇性,已有学者研究了储能系统(Energy storage system,ESS)在ADN中的选址定容问题,但是对于考虑主动管理措施下的ESS和DG的协同配置规划的研究仍较少。此外,虽然目前对于PMU的优化配置问题已有很多研究,但是针对配电网的仍比较少。针对上述问题,本文围绕考虑两种主动管理措施下的ESS和DG协同配置规划以及PMU在配电网中的优化配置研究,完成以下工作:首先,本文首先对主动配电网规划和PMU技术进行了概述,介绍了主动配电网电源规划中关于不确定性问题处理的两种方法,介绍了计及运行和主动管理的双层规划模型的框架图和数学模型;关于PMU配置规划问题,介绍了同步相量测量的基本原理和同步相量测量单元的组成结构。其次,为了平抑可再生能源发电间歇性和波动性,减少配电公司年综合费用,建立了考虑两种主动管理措施的分布式发电机和储能系统的协同双层规划模型;建立了考虑零注入节点的PMU配置规划模型,在保证整个系统可观的前提下,使得所需配置PMU最少的同时系统可观性具有最大冗余度。针对上述规划问题的求解,基于花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)和二阶锥规划方法(Second Order Cone Planning,SCOP),研究提出了一种新的混合算法。该算法首先就FPA进行了改进,继而与SCOP组成混合算法。该混合算法求解本文所提出双层规划模型,可以快速的获得全局最优解。以IEEE 33节点配电系统为例,以上述新的混合算法求解电源配置规划问题,仿真计算结果验证了其有效性;以IEEE 30节点和20节点配电系统为例,以改进的花朵授粉算法求解其PMU配置规划问题,仿真计算结果验证了该算法的有效性。