配电网络规划是电网建设中的重要工作，在科学上属于大规模、非线性、多目标、多约束的组合优化问题，是目前国内外研究的热点和难点。其中，变电站选址、网架结构规划是配电网络规划中的重点和难点内容。科学合理的进行变电站优化选址、网架结构优化，可以大大提高配电网络规划质量，具有较大的社会效益和经济效益。本文针对该问题的特点，运用智能优化技术和现代空间展现技术，对变电站选址和配电网架结构优化问题求解算法进行研究，提出了新的方法并进行了验证，更好的保证了配电网络运行的可靠性、经济性和安全性，对提高配电网络规划的水平与质量有重要的意义。 首先，建立了变电站选址数学模型，引入了投资、运行费用，采用惩罚因子的方法，将非量化因素加入到选址模型中，提高了模型和实际问题的符合程度。在此基础上，提出了基于均匀初始解和变量搜索的改进粒子群算法，并将其用于求解实际的变电站选址问题，实验结果证明改进算法和标准的粒子群算法相比，有效的降低了寻优的复杂度，大大提高了搜索精度。 其次，分析了配电网架结构存在的主要问题，建立了以年费用最小为目标函数的配电网架规划数学模型，提出了免疫遗传-蚁群算法相结合的对配电网架结构问题求解算法，该算法充分利用了免疫遗传算法的适应能力和蚁群优化算法的全局寻优能力，较好的解决了蚁群优化算法求解速度较慢、免疫遗传算法易陷入局部最优的缺点。实验表明该融合算法收敛速度快，收敛过程平稳。 最后，针对配电网络规划管理现状与发展需求，运用组件技术，研制了一个基于地理信息系统的配电网络规划平台，利用地理信息系统的空间分析与拓扑分析，提取必要的规划信息，自动避开受约束区域，增强了规划的可操作性。实现了智能算法与图形系统的有效结合，为决策人员提供了多元化的决策依据。通过实际应用于求解某地区的配电网络规划问题，验证了平台的可行性与实用性。