配电网规划是一类组合优化问题,其在数学上是一个NP-Hard问题,NP-Hard问题的求解是当今计算机科学领域瓶颈任务之一,当问题规模增大时,寻求其全局最优解至今仍是一个难题。配电网规划问题是指在满足网络运行约束和用户供电的前提下,寻求一组最优的决策变量(如变电站的容量和位置、分布式电源的容量和位置、馈线的路径和尺寸等),使得网损、运行、投资、检修和可靠性损失费用等之和最省。配电网规划从20世纪60年代就引起了相关电力工作者的广泛关注,自此,国内外学者提出了许多方法用以解决配电网规划问题。实际的配电网规划需要考虑的因素很多,是一个非常复杂的工程问题,其中很多因素难以确定化,具有非线性、离散性和多目标等特点。因此,寻找寻优效果更好的智能优化算法是一个值得探讨的课题。论文的主要工作及研究成果如下：1、研究量子进化算法的基本理论,为了进一步提高QIEA的寻优能力,结合群体统计学习思想和禁忌搜索策略,给出了一种改进量子进化算法并进行了详细的介绍,采用文献中的截断选择、比例选择和竞赛选择三种统计方式进行统计,并通过0-1背包问题进行实验验证,结果表明,改进量子进化算法的寻优能力得到了进一步的提高,性能优于文献中的群体统计学习的量子进化算法。2、分析变电站选址因素,给出变电站选址优化模型并在该模型中加入地理信息惩罚因子,之后对该模型进行了整理和化简,给出了一个简化的变电站选址模型,采用改进量子进化算法实现配电网升级中变电站选址优化,并以单源变电站选址算例和多源变电站选址算例为例进行实验仿真,仿真结果表明加入地理信息惩罚因子之后的寻优结果确实比没加入地理信息惩罚因子的更合理。针对变电站选址规划问题,以余姚市变电站选址实例为例进行实验仿真,通过和余姚市供电公司专业技术人员探讨研究,最终得出所得余姚市变电站选址规划结果完全符合余姚市变电站选址规划,进而证明变电站选址改进量子进化算法方法是一种有效且正确的方法。3、研究分布式发电对配电网规划的影响,给出分布式电源选址定容优化模型,在分布式电源接入准则要求下,采用改进量子进化算法实现分布式电源选址定容优化,针对分布式电源选址定容问题,以标准IEEE30节点为算例进行实验仿真,最终取得了理想的优化结果,进而证明分布式电源选址定容改进量子进化算法方法是一种有效且正确的方法。