配电网是整个电力系统直接面向用户的最后环节。随着我国社会经济的持续发展,电力用户对供电可靠性的要求越来越高,配电自动化系统的推广势在必行。配网故障定位、隔离及恢复系统作为配网自动化系统重要组成部分之一的馈线自动化系统的核心部件,其目的是为了故障后及时对故障区域加以定位和隔离,并对非故障失电区域的供电尽快恢复。配网故障诊断和供电恢复重构算法的研究及其改进成为本论文的工作方向和重点内容。本文首先简要介绍了基于配电网拓扑特征和量测特点的配网耗散网络模型,该模型是对配网进行量化分析的理论基础。然后本文在前人研究的基础上,扼要地回顾了现有和配网故障诊断相关的常用算法,并分门别类,作了体系上的细致归纳。针对归纳出的配网故障诊断的直接类算法,分析了其中存在的不足,并对此提出了本文改进型矩阵算法的总体思路。经过缜密的数学推导,就其中两类型算法各自作了改进,给出了一般的判定公式表达,有效地改善了原有算法的不足。实际配网故障定位和隔离系统在运行中均敞露于户外,不可避免会受到各种环境因素的干扰,若使定位结果准确、可靠,算法本身应具有足够的容错性。目前,该类算法以遗传算法为典型代表。本文引入了一种全新通用的智能型算法——蚁群算法用于配网故障诊断,在对蚁群算法的基本概念作了阐述之后,提出了论文基于蚁群最优的配网故障诊断的算法构架。本文在VC++平台上按照该新型算法流程编制了基于蚁群最优的配网故障诊断算法程序。通过实际算法性能的分析及其与遗传算法的对比,证实了其可行性与有效性。论文最后再次尝试引入蚁群算法并结合图论相关知识将其应用于非故障失电区域供电恢复重构问题的求解,缩小了寻优空间,使该类算法计算效率得到了一定提高,具有实用意义。该重构算法承接了前有故障诊断算法,解决了一个完整的配电网故障后基于蚁群最优的多阶段优化问题。