配电网是整个电力系统直接面向用户的最后一个环节。随着我国社会经济的持续发展,电力用户对供电可靠性的要求越来越高,配电自动化系统的推广势在必行。配网故障定位、隔离及恢复系统作为馈线自动化系统的核心部件,其目的是为了故障后及时对故障区域加以定位和隔离,并尽快恢复非故障失电区域的供电。配网故障定位和供电恢复重构算法的研究及其改进成为本论文的工作方向和重点研究内容。目前配电网故障定位的直接算法,往往以各馈线为研究对象,通过矩阵运算进行故障定位,该算法计算速度慢,并且不能解决馈线末端故障定位问题。本文提出的算法以各节点为研究对象,避免了上述缺点,对多电源并列运行网络的故障定位问题,只需要假定一次正方向,有利于实现快速定位。在实际运行中,配网故障定位和隔离系统在运行中均敞露于户外,因此,不可避免会受到各种环境因素的干扰。若要使定位结果准确、可靠,算法本身应具有足够的容错性。目前,遗传算法是该类算法的典型代表。本文引入了一种全新通用的智能型算法——蚁群算法,用于配网故障定位,在对蚁群算法的基本概念作了阐述之后,提出了基于蚁群算法的配电网故障定位算法。现有的配电网故障定位智能算法基本上都以整个网络拓扑作为故障定位的基础。本文充分利用配电网呈辐射状的特点,依据分级处理的思想把整个配电网划分为主干支路和若干个独立区域,使可行解的维数大大降低,从而使计算速度得到大幅度提高。最后本文又提出了以网损最小为目标的最优负荷转移法进行网络重构。在每次迭代计算中,首先确定转移负荷的范围,然后选择实际降损最大的联络开关进行闭合以及相应的支路断开,从而使算法更具有有效性、实用性。