随着智能电网建设的推进，与用户息息相关的配电网的自动化与智能化是未来电网发展至关重要的一部分。配电网自动化系统的完善和发展可以产生巨大的经济效益和良好的社会效益。配电网重构技术能够利用配电网自身的特点进行网络优化，不需要额外投资，在降低网损的同时还能够平衡负荷和改善电压质量等，是配网系统优化控制和运行的重要手段。　　本文首先从图论理论、目标函数、约束条件、多目标决策方法以及潮流计算方法等五个方面介绍了针对网络重构的数学建模问题。配电网重构中个体的编码方式直接影响运算效率。基于环路的编码策略位数少，运算效率较高，但在生成初始解时并不能保证全部个体为可行解。本文提出一种改进的基于环路编码策略，可以保证生成的初始解全部为可行解，提高了计算效率。　　在总结前人研究方法和成果的过程中，本文发现单独使用现有的方法总会存在不足。考虑到遗传算法随机性强，在最优点附近寻优速度减慢的不足，本文将混合蛙跳算法和遗传算法相结合，提出一种改进算法，新算法保留混合蛙跳算法全局融合、分组搜索的策略。分组搜索过程使用加入禁忌算法思想的遗传算法，将遗传算法的变异操作替换为具有禁忌搜索特点的邻域内启发式寻优操作，这样可以避免遗传算法过强的随机性。新的算法克服了两种算法的缺点，具有计算速度快，全局寻优能力强的特点。　　本文对保定城区110kV高压配电网进行建模，通过合理的简化策略使得模型满足网络重构需要。以理想点法综合考虑降低网损、电压平衡指数和负荷平衡指数三项指标做为目标函数。将算法针对该电网特点进行改进，寻优得出的结果满足预期，重构后的电网运行各项指标均优于重构前。　　综上所述，本文建立了符合配电网实际的多目标优化的数学模型，提出了电网重构中一种新的寻优算法，并以IEEE33节点系统证明算法可行有效。建立保定地区110kV城市电网的数学模型，并运用新算法对该模型进行网络重构，重构结果对于指导实际电网运行方式具有一定意义。