配电网络是闭环设计、开环运行的，其中装设有常闭的分段开关和常开的联络开关，通过改变这些分段开关和联络开关的状态，重构配电网络的结构，可以达到均衡负荷、降低网损和提高电压质量的作用。配电网络重构在数学上是一个NP难的多目标高维数非线性组合优化问题，具有极大的解空间，采用一般优化方法较难得到优良的解。现有的优化方法如最优流模式法、支路交换法、粒子群算法、遗传算法、禁忌搜索算法及改进穷举法等，在计算效率和优化结果等方面都有值得改进的空间。遗传算法等进化算法具有并行概率性搜索、不需对目标函数进行求导等特点，十分适合配电网重构这类非线性优化问题，但现有的遗传算法中，进化过程中产生了过多的不可行解，且种群多样性随着进化的进行而逐渐下降，制约了算法的效率。本文中根据这一特点，提出了一种基于协同进化算法(Cooperative Co-evolutionAlgorithm, CCA)的配电网络重构方案，保留了遗传算法的并行概率性搜索等优点，且以回路为单位的进化操作降低了不可行解出现的概率，同时使用“确定树”方法进行不可行解的修复，有效地保持了种群多样性。改进穷举法是一类能确定地的得到配电网络最优结构的算法，但如何找出一个有效的启发式规则，缩小配电网重构的解空间是关键所在。本文中根据不同网络结构的共同点，制定一个合适的划分准则，将配电网络重构的解空间划分为不同的子空间，并使用局部寻优算法找出各子空间中的局部最优解，这样大大减少了穷举法中需要对比网损的候选解个数，提高了计算的效率。分布式电源(Distributed Generation, DG)的大量接入对配电网络的潮流分布、电压质量等方面产生了巨大的影响，本文将DG引入配电网重构的过程，提出了一种基于协同进化算法的配电网重构与DG注入功率综合优化方案，能得到具有较低网损和较高电压质量的配电网络拓扑结构及DG注入功率控制方案。