作为配电系统优化运行的重要手段,配网重构对提高供电质量具十分重大的意义。本文将克隆遗传算法(CGA)与鱼群算法(AFSA)相结合,形成一种新型的智能优化算法——鱼群克隆遗传算法(AFCGA),并且利用该算法对配电网络重构问题进行了研究。首先,本文在经过大量的算法研究之后,结合配电网络重构的特点,分析了克隆遗传算法与鱼群算法的优劣,确定了将两者结合,形成新型的鱼群克隆遗传算法。该算法利用鱼群算法的方向性和快速性的特点和克隆遗传算法的全局性,保证在全局内快速的找到最优解。其次,本文建立了以网损最小为目标的配网重构数学模型,采用广度优先搜索算法对网络成功进行拓扑识别,并且基于前推回代法的原理,实现了不同网络结构下的潮流计算。再次,本文解决了配网重构实现的几个关键问题,根据配网重构的特点对AFCGA中的初始种群、编码策略、收敛条件等方面进行优化,并且利用IEEE标准算例对算法进行了测试验证。最后利用VisualC#2008进行界面编写工作,该界面操作简单明了。结果表明,AFCGA应用于配电网络重构不依赖于网络的初始条件,CGA后期运行速度慢的缺点也得到了有效克服。AFCGA有效地改善算法收敛性能,与CGA相比具有较高的搜索效率和较快的运行速度。