电力工业是国民经济的重要部门之一，为了满足日益增大的电力需求，必须不断扩大电力系统的规模。合理进行电网规划不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。因此，提高电网规划的技术水平是电力工作者所面临的十分紧迫的任务。 本文针对电网规划中的变电站规划和网架规划两个重要环节，研究基于智能优化算法的电网规划技术，对传统的规划模型和算法加以改进，以增强电网规划的科学性和适应性。 在变电站规划的研究中，引入变电站站址地理属性的概念，从经济、社会、资源与环境等角度对建站的适宜性进行较全面的描述，建立了基于地理属性的变电站规划模型。设计了求解该优化模型的改进遗传算法，结合变电站规划问题的特点加强了局部寻优机制，提高了寻优的精度。实例分析结果表明，包含地理成本因子的优化模型使变电站规划方案具有更优的资源节约型和可行性。 在网架规划的研究中，为了解决复杂网络优化问题，本文引入了一种智能优化算法-粒子群算法。在标准粒子群算法中，引入“飞回机制”，以便较好地处理优化模型中变量的约束条件；引入被动聚集因子，用来提高粒子在迭代过程中的自由搜索能力。算例分析结果表明，改进的粒子群算法在求解电网网架规划问题中显示出较好的求解效率。