配电网优化重构技术是以负荷预测数据为基础,通过重构算法获得未来配电网最优运行结构的操作,为电力系统调度提供重要参考。配电网优化重构技术能够减小配电网网损,提升节点电压,提高供电质量,从而保证电力系统运行的安全性和经济性。因此开展配电网优化重构技术的研究是具有实际意义的。本文从负荷预测模型和配电网重构算法两方面对配电网优化重构技术进行了研究。在负荷预测模型方面,以极限学习机为理论基础搭建负荷预测模型,利用改进烟花算法对极限学习机进行优化,解决了极限学习机因采用随机生成的输入层权值和隐含层阈值导致的系统不稳定问题。优化极限学习机的负荷预测模型通过改进烟花算法获得极限学习机的最优输入层权值和隐含层阈值,解决极限学习机的稳定性问题,提升负荷预测的速度和精确度。仿真结果验证了本方法在实际电力系统负荷预测应用中的有效性和实用性。在配电网重构算法方面,提出了一种基于改进烟花算法的配电网重构算法,此算法以改进烟花算法为基础,并增加了适用于配电网重构的映射规则。重构算法以配电网最小网损为目标函数,以配电网的开关状态为待求量,通过运行算法求得最优解,即配电网最优运行结构。仿真表明,经过重构之后的配电网系统,网络损耗明显降低,节点电压显著提升。通过与其他算法的对比,验证了改进烟花算法在全局寻优能力以及寻优速度上的优越性。最后,利用某中心城市配电网对配电网优化重构技术进行实例应用。结果表明,配电网优化重构技术中负荷预测模型能够有效提高配电网负荷预测精度,满足电力系统对负荷预测的需求;配电网重构算法能够改善配电网运行结构,提升电力系统供电质量。由应用结果可知,配电网优化重构技术符合电力系统的要求,具有实用性。