目前随着云计算概念的成熟,云技术在各个领域都得到了不断的发展和应用,其中就包括在电力系统复杂计算中的应用。配电网作为电力系统的重要组成部分,降低线损,均衡负荷以消除过载,提高供电电压质量和提高供电可靠性等一直都是供电企业的重要工作目标。因为配网重构只需要通过调节配网中开关的开合状态,就能够在无需增加硬件投资的前提下,充分发挥现有配电网的潜力,提升网络的各种性能。所以说在配网优化的各项措施中,配网重构是最经济的。本文在总结了前人关于配电网络重构算法的研究基础上,对基于云计算平台下虚拟集群的网格并行遗传算法进行了深入的分析和研究,主要围绕配网重构多目标优化,Pareto多目标最优化方法,小生境配电网遗传算法的编码优化,遗传策略以及遗传算法的并行模型进行了分析和讨论。本文对于配网重构遗传算法进行了编码优化,为解决传统算法中存在的过早收敛和接近最优解时无法收敛等问题提出了一种基于小生境的配网重构遗传算法,确定了编码方式,选择方法,交叉和变异算子。并针对多目标最优化重构对Pareto最优化方法进行了探讨和研究,同时搭建了云平台和基于云平台的虚拟集群,在虚拟集群中对配网重构的遗传算法的并行性构建了模型,在两台属于同一局域网的计算机上进行了配网重构的基于云平台的并行计算。算例结果表明,云计算的引入有效的解决了配网重构遗传算法计算时间过长问题,对算法的收敛速度也有很大的提升,在不增加额外硬件开销的情况下显著提升了配网重构计算的经济性和实用性。