配电网直接和用户相连,其可靠性和供电质量直接关系到国民经济和人们的日常生活。当配电网发生故障以后,如何快速地确定故障地点并实现非故障停电区域的供电恢复对于缩短停电时间、降低停电损失、提高供电可靠性和安全性具有重要的现实意义。配电网故障诊断及恢复供电是配电自动化最基本和最重要的功能,己成为配电部门迫切需要的管理功能之一。本文首先针对配电网的特点和故障恢复的需要,采用两层树结构描述配电网的拓扑并以面向对象的方法实现了该模型。在此基础上,总结了适合两层树结构模型的电网全局结线分析和动态局部分析方法。同时,采用支路电流法作为配电网潮流计算方法,推导出支路电流法的矩阵迭代形式。快速的结线分析和潮流计算能够满足供电恢复的及时性。采用粗糙集理论进行配电网故障诊断,将其转化为决策表约简问题。针对决策表约简这一NP难问题,提出基于属性优先级的决策表属性约简算法和值约简算法,快速地得到决策表的最小约简,形成故障诊断规则。对于在诊断中缺少重要属性的情况,引入欧式距离和灰色理论相结合的规则匹配方法。基于粗糙集理论的故障诊断方法能在故障信息不足或残缺的情况下给出一个满意的诊断结果。采用启发式搜索方法解决供电恢复这一多目标、大规模的组合优化问题。算法首先从寻找有效的联络开关和分段开关开始搜索供电路径,通过潮流计算剔除不符合系统运行约束的开关组合。根据实际停电恢复问题,将恢复步骤分为自馈线恢复、整区恢复、分区恢复、转移负荷恢复和切负荷恢复,考虑了开关操作次数和用户优先级别,所得的方案能够最大限度地恢复失电负荷并保证最少的开关操作次数。该算法能够快速得到恢复问题的初始可行方案。针对故障恢复方案的多样性和灵活性,在初始可行解的基础上,通过制定相应的候选可行集生成规则,得出可以和初始可行解对比的其它恢复方案。引入模糊评价,从最少开关操作次数、负荷转移量、馈线容量裕度和最大电压降四个方面衡量候选方案,并根据实际情况为其赋予不同的权重,通过加权值的大小选择最佳的供电方案作为最终的方案。最终的恢复方案不仅反映恢复问题的实际而且还保证系统在故障后安全、经济地运行。