电力工业是国民经济的基础产业，而配电网是其直接与用户相连的部分，科学合理的规划配电网，提高配电网的经济性和可靠性，对整个电力系统建设乃至经济社会的发展具有重要意义。本文在前人工作的基础上，从配电网规划的模型和求解算法两方面对配电网规划问题进行了研究，提出了新的建模思路和求解方法，以期能够对未来配电网规划工作提供有效的支持。在模型方面，将全寿命周期成本技术应用于配电网规划中，对配电网中主要元件在其整个寿命周期内的各项成本进行了建模，重点研究了故障成本的计算方法。结合配电网特性，提出了一个能够反映配电网结构合理性的配电网可靠性指标——网络风险指数。最终建立了以配电网全寿命周期成本和网络风险指数为目标函数的配电网多目标规划模型。在计算配电网规划方案故障成本时，考虑了负荷的不确定性和以可靠性为中心的维护手段对元件故障率的影响，并给出了停电损失与停电时间、负荷类型之间的函数关系。将概率负荷应用于对配电网故障成本的序贯蒙特卡洛模拟中，较为精确的得出规划方案的故障成本。在算法方面，对生物地理学算法进行了深入研究，以此算法为基础提出了一种改进的强度帕累托算法，并利用逼近理想值的排序方法(technique for orderpreference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序，筛选出最优方案。通过对非劣解概念的研究，综合考虑解空间中个体之间的距离和支配关系，提出了一种新的适应度函数用于提高帕累托算法对非劣解的搜索能力。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法，能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复，使网络满足配电网辐射状要求；最后，给出了某城市一个供电分区的配电网规划算例，并利用此算例对配电网全寿命周期成本模型和多目标模型进行了验证，证明了本文所建立模型的合理性和所提出算法的有效性。