配电网规划效益评估立足于整个电网整体,考虑的可靠性问题、设备成本回收的问题,对提高电网资产管理效率,获取长远经济效益具有重要的意义。为电力企业发展提供良好的技术支持,有利于进行科学决策,最大限度地保障有限的电网建设资源得到优化配置,实现社会效益和企业效益的最大化。本文研究了基于支持向量机粒子群优化的配电网负荷预测与变种群规模的遗传算法两种数据处理方法。研究适用于配电网的自适应遗传算法的一些基础理论问题,对算法进行理论上的研究改进,主要是对算法时间复杂度、算法收敛快慢等方面进行研究。给出一种改进的遗传算法,实验结果说明,与基本遗传算法比较,本文给出的改进遗传算法种群收敛速度更平滑,种群初始化筛选更为合理,种群中拥有良好基因片段的个体得以很好的留存,有效的避免了算法的早熟现象,当种群中适应度高的群体在多次迭代陷入困境时,种群能够继续演化。算法应用到配电网算例后,配电网电压质量得到明显改善,网损率有效降低,说明改进的遗传算法可以应用于配电网规划中,算法拥有良好演化能力,对进行配电网效益评估有重要意义。本文对配电网规划效益评估指标体系进行构建。给出了构建配电网规划综合效益评估指标体系的基本原则。研究了主观权重层次分析法、客观权重熵权法两种指标权重赋值方法,使用主客观结合的组合赋权法对配电网规划效益规划效益评估指标体系进行权重计算。研究了物元理论、云物元理论两种评估方法,采用云物元法对配电网规划效益进行评估,为配电网规划效益评估提供可行的参考。本文设计并实现了配电网规划效益评估系统,实现配电网规划效益评估指标体系权重计算,搭建了配电网规划效益评估数据筛选平台。在搭建的平台上进行了数据清洗,测试不同类型的数据对同一算法运行效率,对其平台本身差异性进行分析,同一种数据使用不同平台运行分析,研究其处理速度的差异。本文构建的电网规划效益评估的综合评价模型、建立的配电网效益评估指标体系对合理把握投资规模和时序、促进电网科学发展、实现电网效益最大化具有重要意义。