配电网络重构是配电自动化系统的重要组成部分，近十年来配电网络重构的研究相当活跃。在当前经济迅猛发展、供电日趋紧张的情况下，通过配电网络重构，充分发挥现有配电网的潜力，提高系统的安全性和经济性，具有很大的经济效益和社会效益。 论文阐述了国内外配电网潮流计算方法、配电网络重构的算法。对各类潮流算法的收敛性、迭代次数作了深入的分析。对各种重构算法进行了比较：利用非线性规划理论可以得到全局最优解，但计算时间非常长；最优流模式需要反复计算配网潮流；支路交换法计算速度快，但得出的优化结果与配电网的初始运行方式有关；利用ANN可以大大降低配电网络重构的时间，但计算精度受到限制；SA收敛的关键在于退火方案的选取；专家系统法可以降低网损但不能保证得到全局最优解；GA具有很多适于求解网络重构的特点，如果能对GA作些改进并结合配电网络的特点，提高收敛速度和收敛性，那GA将会在网络重构中得到更好的应用。因此本文采用模糊自适应遗传算法进行网络重构的研究。 对配电网进行了简化处理，以配电变压器、变电站为节点，配电线路为支路，并假设每条支路上都有开关(包括分段开关与联络开关)，节点、支路、开关编号一致；在分析配电网结构特点的基础上，对配电网潮流计算作出了分析，对支路数据的存储方式进行了分析研究；建立了以网损最小为目标函数的网络重构模型。 对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点及应用进行论述；针对基本遗传算法的局限性、交叉率与变异率的选取问题，对遗传算法的编码作出了改进，缩短了染色体的长度，对自适应遗传算法作出了改进；用模糊控制理论与遗传算法相结合，提出基于模糊控制器的自适应遗传算法。 结合配电网特点与模糊自适应遗传算法特点具体探讨了如何实现基于模糊自适应遗传算法的网络重构；对初始群体的生成，遗传操作的选择、交叉、变异作出了改进，构造了收敛算法的判据；最后通过具体算例分析来说明本文所提出方法的正确性和可行件。