近年来,随着传统能源的逐渐衰竭以及全球环境气候问题的不断恶化,为了使电力科学技术能够得到更好的发展,以风力发电、光伏发电等新能源为主的分布式发电技术逐渐成为电网运行发展的趋势。然而,分布式电源的接入对于配电网的整体结构会有一定的影响,使得配电网的运行状态不够稳定。因此,在保证电网稳定运行的前提下,快速稳定的对含分布式电源的配电网进行故障恢复是一个非常重要的研究内容。本文针对这一研究主题,以故障恢复方式中的孤岛运行和网络重构为主要的切入点,提出了一种基于改进量子粒子群算法的多阶段故障恢复方法。主要工作如下:首先从配电网的结构出发,基于图论的概念分析了配电网的拓扑结构,并选择节点分层的前推回代法对配电网进行潮流计算。通过潮流计算进行仿真,分析了 DG的接入位置对配电网的影响,验证了潮流算法的可行性。其次以优先恢复重要负荷以及实现负荷恢复量最大化作为目标函数,建立孤岛划分模型。选择使用深度优先搜索算法,通过先搜索后校验的方法,对可独立运行的孤岛进行搜索,完成初步的供电恢复。最后以PG＆E 69节点配电系统为例进行仿真分析,验证了文中所选择的孤岛划分策略可以得到较好的划分结果。接着建立以网损值和节点电压偏差值为目标函数的配电网络重构模型,使用量子粒子群算法对配电网进行网络重构。但是标准的量子粒子群算法容易发生早熟现象,使得全局搜索能力下降,影响了故障恢复的效果。因此对粒子采用十进制编码并引入差分进化算子对其算法进行改进,输出最优开关组合,使让目标函数达到最优值。通过对比仿真分析,使用改进算法进行重构后配电网系统的网损值相比原算法降低了 10.4%,节点电压差值也降低了 16.8%,保证了电网运行的稳定性,证明了本文算法的优越性。最后针对多重故障的配电网,采用了一种多阶段综合故障恢复方法。在发生故障之后,通过拓扑结构分析,孤岛划分,主网连通性恢复与网络重构,切负荷等多个阶段进行故障恢复。通过仿真分析,验证了本文提出的多阶段故障恢复方法能够有效解决配电网故障问题。而针对出现多出故障的问题,将本文算法与遗传算法和禁忌搜索算法进行对比仿真分析,可以看出本文算法在有效降低网损,保证节点电压稳定性的前提下,所耗用的时间比另外两种算法分别降低了 10%和21.13%,验证了文中所提出的多阶段故障恢复方法能够有效提高了故障恢复的效率。同时也为之后配电网的故障研究提供一定的借鉴。