低压电力线载波通信系统是实现智能电网的重点与难点。低压电力线载波通信的可靠性不高的缺点是制约智能电网发展的主要因素。由于低压电力线的噪声、衰减特性使通信距离变短、可靠性变差,这些问题很难在物理层进行解决,需要通过上层的通信协议来解决,因此需要采用路由算法寻找中继节点进行数据的转发,完成源节点与目的节点之间的可靠通信。而现有的电力线载波路由算法有着搜索时间过长、自适应性差、实时性低等特点,所以本文提出一种融合遗传的负载均衡算法,结合蚁群算法的自适应性、遗传的快速性和电力线载波信道特性等,提高路由算法的快速性、自适应和优化能力。本文首先对低压电力线载波通信系统进行了介绍,分析了其系统结构和网络拓扑结构,并简单介绍了现有的电力线载波路由算法并分析其各自的优缺点。其次,在现场的多个台区测试和分析了现有市场上主流的两种路由方案(福星晓程和青岛东软),根据现场测试与理论分析了晓程与东软路由方案的缺陷,提出了融合遗传的负载均衡蚁群算法。利用蚁群的自适应性改进了现有方案的适应性低下的缺陷,并在优化目标函数、禁忌表更新、状态转移规则以及搜索等方面对蚁群的改进,使算法能更好地适应电力线载波通信网络。同时,设计了路由维护策略,提高路由算法的抗毁性。最后,建立了信道仿真模型以及网络拓扑模型,并在这些模型上,对比测试了洪泛算法、非交叠分簇算法和GA-LBAS算法的适应能力、实时性、负载均衡性和抗毁性,仿真结果证明该算法能适应动态的电力载波通信系统,在实时性、负载均衡性和抗毁性等方面明显优于洪泛算法和非交叠分簇算法。