智能电网的学术研究、发展规划和工程建设正在各个国家如火如荼的进行,作为其重要支撑的信息通信网技术也备受关注。利用便利、一致性较好的高压电力线作为信道的电力线载波通信(Power Line Communication, PLC)技术已在电力高压输电网中广泛应用,技术已趋成熟。然而,在电力低压配电网中由于电力终端数量大,分布范围广,智能化程度低,线路建设的年代跨度大,性能质量参差不齐,电力线一致性较差等特征,造成通信技术的选择形式多样。低压电力线载波作为较好的备选通信技术,已经被应用于自动抄表(AMR)、智能家居、路灯控制等领域,经济效益优势明显,应用前景十分可观。近十年来,PLC技术的研究集中在物理层和链路层,取得了一批显著的成果,推动了PLC技术的发展。然而,着眼于网络层的研究却不多见,研究适应低压电力线信道低阻抗,高噪声,高衰减和时变特性的路由协议和算法,扩大通信范围和提高通信的可靠性,具有积极的应用价值和意义。本文介绍了现有的电力线通信标准,并分析了各个标准的特点。分析了低压电力线通信网络的特性,归纳总结出低压电力线通信需要采用动态路由寻找中继节点进行数据的转发,从而扩大低压电力线通信网络的通信范围,提高源节点到目的节点之间通信的可靠性,之后对现有几个常见的动态路由算法进行了分析,提出了改进的方向。详细研究了遗传算法和蚁群算法两种重要的启发式算法,并设计了在低压电力线通信网络中的仿真实验,证明了遗传算法和蚁群算法都能够满足低压电力线通信网络。对比分析得出遗传算法虽然具有快速性,但搜索精度不高,而蚁群算法也有收敛速度慢的不足。结合遗传算法和蚁群算法的优点,提出了一种混合遗传蚁群算法(GAAC算法),其基本思想是在最佳融合点之前利用遗传算法快速、全面的特性求解问题,将生成的结果转换为蚁群算法的初始信息素分布；之后,充分利用蚁群算法的高效性和正反馈性的特点来求得问题的最优解。在低压电力线通信网络中的仿真实验结果表明,混合遗传蚁群算法不仅能够很好地适应低压电力线通信网络,而且性能优于遗传算法和蚁群算法。相比于基本蚁群算法,GAAC算法在性能上提升了大约59.3%,运行时间缩短了大约37.8%。