配电网络是整个电力系统中的重要组成部分，同时又是进行现代化建设的重要基础设施之一。近年来，为了改变我国配电网络的现状，国家投入了大量的资金对配电网络进行了改造。大量的实际经验表明，在建立配电网络管理系统的建立时，配电网络的故障隔离和故障后重构是整个配电网络管理系统的最重要的组成部分。它是整个配电网络管理系统用来提高配电网络供电可靠性和减少用户停电时间的主要组成部分。而提高配电网络的供电可靠性和减少用户的停电时间。也是配电网络运行的主要目标之一。 配电网络的故障隔离和故障后网络的重构是在遥测元件上传信息的基础上，根据当前配电网络的拓扑信息，来对故障区域进行定位和隔离。然后，再在本文提出的目标函数(最小化停电区域、最小化开关操作数量、最优化母线电压降、最优化馈线电流和最优化变压器负荷)的基础上，得到整个配电网络的故障后重构方案。由于配电网络的故障后重构方案的得到具有多约束、非线性和整数寻优的特点，用常规的数理方法求解往往不能令人满意。本文采用了基于自然选择和自然基因机制的交互式模糊遗传算法，利用简单的编码技术和繁殖机制来模拟复杂的故障后重构过程。 在求解故障定位和故障隔离问题时，根据当前的网络拓扑结构模型形成的弧结构矩阵和遥测元件上传的信息形成的故障信息矩阵，可以很方便的得到故障区域并给出切除故障所要操作的开关。 在求解网络故障后重构问题时，交互式模糊遗传算法通过循环执行相同的、极其简单的选择、杂交和变异三种遗传操作，并在适应度函数值的引导下在搜索空间进行自适应概率性全局搜索，直至获得全局最优解。本文中所采用的实例的运行结果更说明了交互式模糊遗传算法的整个运行过程简单且计算有效，是一类优秀的通用性强的重构算法。 在本文的最后，重申了配电网络故障隔离和故障后网络重构的重要性和迫’切性，并通过分析本文所提出的模型和算法与传统的模型和算法相比的优缺点，阐述了本文提出的算法在配电网络系统的广泛应用前景。