内容概要：本文研究了改进深度优先搜索算法与二进制粒子群优化算法相结合在配电网故障恢复重构中的应用，旨在提升故障后网络重构的效率与供电可靠性。通过引入改进的深度优先搜索算法高效生成满足辐射状约束的可行拓扑结构，并结合二进制粒子群算法进行全局优化，实现对开关操作序列的智能决策。文中系统阐述了两种算法的协同机制、适应度函数构建、配电网约束处理（如潮流平衡、电压限值、容量限制）以及孤岛与环网的规避策略，提出了一套完整的故障恢复重构流程。基于Matlab平台的仿真验证表明，该方法能在较短时间内找到高质量的恢复方案，有效恢复失电负荷，避免不合理的网络结构，具有较强的实用性和鲁棒性。; 适合人群：具备电力系统分析基础和Matlab编程能力，从事智能电网、配电自动化、故障诊断与恢复、电力系统优化等方向的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应对配电网突发故障，快速制定最优网络重构方案以最大化恢复供电范围；②优化故障后开关操作策略，降低停电损失和运行风险；③为配电管理系统（DMS）和自愈控制系统提供高效的算法支撑；④研究启发式算法与图搜索算法在复杂电力网络优化中的融合应用； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注深度优先搜索在拓扑可行性校验中的作用以及粒子群算法在离散空间优化中的编码与更新策略，可通过调整网络模型、故障场景和算法参数进行对比实验，以全面掌握其性能特点与适用边界。