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国内外经济、能源形式的深刻变化，给电网的发展带来新的机遇和挑战。近年来，智能电网的建设不断深入，现代电网信息化、自动化、互动化的特征愈发明显，为电网起着强力支撑作用的电力通信网络也随之发生着深刻的变革。随着信息通信技术与电力生产、经营的深度渗透，电网对电力通信网络的依赖性越来越强，通信网络的可靠性和传输性能也成为影响电网安全稳定运行的关键因素。随着网络拓扑的日益复杂、业务需求的逐步丰富，电力通信网络中的负载不均衡问题也愈发严重，部分核心节点或重要链路承载着大量的业务数据，一方面增加了网络的脆弱性；另一方面降低了网络资源的利用效率。传统的优化策略由于未考虑电力通信网络拓扑和业务流量的特殊属性，难以直接应用。本文依据电力通信网络的拓扑特性和业务流量属性，针对电力通信网络拓扑优化、业务流量分析和预测及路由优化问题进行了研究，主要内容包括以下几个方面：（1）在鲁棒性和脆弱性分析的基础上，提出了基于节点介数加矩阵的拓扑优化算法，主要针对网络中的薄弱环节进行拓扑优化。优化算法首先基于节点介数加矩阵生成优化链路集，然后通过增加有限数量的链路来实现优化目标，同时采用重复节点回避机制避免网络业务的过度集中。仿真实验表明，该算法能够有效增强网络抵御选择性攻击的能力，延缓网络的一次效能突降现象，同时可以提高关键节点的带宽利用效率，降低关键节点发生拥塞的几率，对电力通信网络拓扑的优化具有更强的针对性和更明显的效果。（2）基于ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model）模型提出了适用于电力通信网络流量特点的流量分析预测方法，对电力通信业务流量进行了分析和预测。按照ARIMA建模流程和方法，重点对生产数据业务和视频业务进行了流量分析与预测，通过数据预处理、确定模型参数、模型建立等几个步骤构建电力通信业务流量分析预测模型，并采用残差检验的方法对模型的适用性进行验证。仿真实验表明，本文提出的流量分析和预测方法充分考虑了流量自身变化趋势、周期性等因素，能够较好的适应电力通信业务流量特点，有效提高了模型拟合的精确度和预测的准确度。（3）提出了一种基于链路权重控制的可变等价多路径模型VECMP（VariableEqual-Cost Multi-Path），并基于改进遗传算法设计IGA-VECMP（ImprovedGenetic Algorithm for Variable Equal-Cost Multi-Path）求解算法，对VECMP模型进行求解。其中，VECMP模型基于链路权重可变原则，在传统ECMP模型的基础上引入链路状态控制因子，依据节点配置比例，通过动态选择策略按照配置优先级为相应节点开通ECMP功能，从而实现网络负载的有效分担；IGA-VECMP算法通过对选择、交叉、变异三种遗传算子的优化改进，有效提升了VECMP模型的求解效率。仿真实验表明，本文提出的IGA-VECMP求解算法能够快速得到网络的最佳权重配置方案，实现网络负载的有效均衡，降低最大链路利用率，提升网络资源的利用效率，在电力通信网络路由优化领域具有广泛的应用价值。