配电网络随着经济发展负荷增长迅速，由于历史遗留因素以及配电网络管理的无序，网络结构日趋复杂，导致运行效率降低，供电质量恶化。如何对配电网络结构进行优化，选择最适当的配电网络运行方式，使配电网络运行在最佳状态，以提高供电可靠性、降低网损、均衡负荷和改善供电质量已成为配电网络研究的重要课题之一。配电网络的良性发展同时也依赖于配电网络规划的科学、合理和前瞻性，因此研究配电网络重构及配电网络规划对于提高配网供电的科学性、可靠性具有重要的学术和实用意义。本文在进行配电网络分析和结构优化的基础上，着重研究配电网络重构及配电网络规划的方法。 (1) 配电网络由于网络结构复杂、面大点多、信息量大，GIS技术虽然建立起了配电网络数据模型，但却缺乏有效分析手段对这些数据进行深一步研究，本文在引入空间数据挖掘技术的基础上，提出将空间数据挖掘技术与GIS技术集成的配电网络数学模型及其分析方法。采用空间数据特征比较、时域聚类、相关性分析，综合利用配电网络GIS数据模型和计算机技术对配电网络进行深入的研究。(2)通过对配电网络的潮流分析，建立了配电网络结构分析的模型；以供电区域为研究对象，对线损、电压质量、可靠性等性能分析，并采用邻接矩阵、相关矩阵、路由矩阵、顺序矩阵描述配电网络优化的算法和编制了采用这种算法进行配电网络结构优化的软件，应用于重庆某地区配电网络后效果明显。在此基础上提出了配电网络结构优化的原则，为配电网络重构、规划提供了依据。(3)在分析常见的非确定性算法和进化免疫算法原理的基础上，提出了在配电网络重构中采用免疫算法，并求解以负荷均衡为目标函数的配电网络重构的最优方案，实例表明该方法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力；同时本文还为实时配电网络重构定义了启动条件，避免在配电网络正常运行时频繁启动网络重构。(4) 在对配电网络进行深入、系统的研究基础上，首次引入进化稳定参数对遗传算法进行改进，实验证明基于稳定参数控制的改进遗传算法既保持了种群多样性的特性，同时又通过突变算子引入了新的搜索空间，使算法更容易找到全局最优区域，减少了普通的GA要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间。为此，本文<WP=6>提出在配电网络规划中采用基于稳定参数控制的改进遗传算法。实验证明这种算法在收敛性能和搜索能力上比其他遗传算法都有很大提高，在全局寻优性能上也优于其它遗传算法。