配电网络重构是配电管理系统的重要内容之一，是配电调度控制的重要依据。其目的是使配电网络在正常或非正常运行的情况下，通过改变开关的组合改善配电网运行的某些指标，如支路负荷平衡率、网络有功损耗和电能质量等。从而提高电力系统的供电安全性、经济性和可靠性。本文讨论的配电网络重构分为两种情况。当配电网正常运行时，以降低网络损耗提高供电经济性为目标；当配电网络发生故障时，以恢复供电最多、网损及开关操作次数最少为目标。目前，求解配电网络重构的算法主要有数学优化方法、最优潮流模式算法、支路交换法及人工智能算法。通过比较，遗传算法（GA）有许多特点适用于求解配电网络重构问题。因此本文结合配电网络运行的特点，从算法的收敛速度和收敛性的角度出发对遗传算法进行了改进，提出了应用于配电网络重构的遗传灾变算法（GCA）和隔离小生境遗传算法(INGA)和基于膜计算（MC）配电网故障恢复。由于配电网络具有辐射状运行的特点，以及遗传算法在进化过程中存在着大量的不可行解。本文研究了一种基于邻接矩阵的供电孤岛验算方法，结合图论中树的性质，并对交叉和变异操作改进，保证了遗传操作中染色体与可行解之间一一对应，从而极大地提高了算法的搜索效率。染色体的解码和潮流计算是有直接关系的，本文的潮流计算采用前推回代法。由于群体在遗传进化过程中是不断更新的，其对应的配电网络拓扑结构也是不断变化的。因此，支路计算顺序的确定是前推回代法的关键问题。针对配电网辐射状的运行特点，本文借鉴电路中的短接原理，提出了基于短接操作的配电网络重构潮流算法，为配电网络重构的求解奠定了基础。最后，通过对IEEE33节点配电系统和美国PG&E69节点配电系统进行仿真验算，仿真结果表明了本文所提方法在配电网络重构中的可行性和有效性。