由于能源短缺与环境污染等问题日益严重,分布式电源作为一种清洁高效环境友好的发电形式被广泛接入配电网,与此同时在国家政策的大力支持下电动汽车越来越普及,充电站的安装需求日益增加。本文依托于国网山东省电力公司科技项目《考虑分布式电源大规模接入和多元化负荷发展的配电网灵活适应性规划关键技术研究》（SGSDJY00GPJS2000107）,提出了一种考虑分布式电源与电动汽车充电站的配电网规划方法。本文首先通过OpenDSS软件搭建分布式光伏接入的配电网模型,分析了分布式光伏接入对配电网的影响。随后根据待规划区域的分布式电源及负荷的历史数据进行规划场景的划分,在充分分析分布式电源出力与负荷时序性相关性的基础上,选出分布式电源出力与负荷功率的特征量,并利用这些特征量采用k-means方法进行聚类分析,最终利用待规划区域的分布式电源出力与负荷功率历史数据得到8个规划场景,极大减少了后续的规划计算量,弥补了按照一年四季选取典型日划分规划场景导致的准确性不足的弊端。随后对含有分布式电源以及电动汽车充电站的配电网进行规划模型的建立,首先建立分布式电源、电动汽车充电站与负荷的数学模型,其次对规划计算中的潮流计算方法进行讨论,选择前推回代法计算潮流。以配电网的投资成本,运行成本,运行性能为目标函数,以配电网的潮流、节点电压、支路电流为约束条件,确定了配电网的规划模型。本文主要创新点为在传统差分进化算法上加以改进,提出了多种群牵引差分进化算法用于配电网规划。这种改进的算法采用Logistic模型生成初始种群,增加了初始种群内个体的多样性,避免优化结果陷入局部最优。利用目标函数构造子适应度函数与适应度函数,并据此产生牵引种群牵引父代种群进行牵引变异,随后利用改进的IEEE37节点模型对算法的有效性进行了验证,并与粒子群算法与传统差分进化算法进行了对比,证实了算法的有效性。本文最后以山东省潍坊市某实际园区的配电网系统为算例进行分布式光伏与电动汽车充电站的配电网规划,通过与粒子群算法和传统差分进化算法对比证明了算法迭代速度与输出结果的优越性,并最终选择由多种群牵引差分进化算法确定的规划方案。