针对智能电网中低压电力线载波通信网络拓扑复杂，信道存在噪声干扰和多径衰减，需要对低压电力线信道和组网效率进行研究。针对现有的路由算法搜索时间过长，效率不高，提出了一种新的动态路由算法，即混合蚁群遗传算法，并对其进行实验和仿真研究。首先对低压电力线载波信道噪声特性、阻抗特性、衰减特性进行研究，建立了电力线载波多径信道模型，并通过MATLAB仿真研究了信道路径数对信号衰减的影响。对低压电力线载波信号调制采用OFDM技术，该技术能很好地降低码间干扰和子载波间的干扰，可有效对抗多径信道衰落和频率选择性衰减。其次，为了正确解调信号，需要对信号进行均衡，通过信道估计算法可以获取均衡所需的信道状态信息，并对信道估计算法的性能进行仿真分析，得出基于训练序列的LS算法更适用于电力线信道估计。对多用户子载波比特和功率分配，采用等功率算法、梯度分配算法和Chow算法对调制性能进行仿真对比分析，实验结果表明Chow算法有较好的自适应性能。采用电力线载波通信芯片RISE3301对安装有电力线载波终端用户的小区进行测试，测量了该小区的通信成功率和节点通信延时。进一步分析了该系统路由方案存在的不足，提出了混合蚁群遗传算法。对算法的适应度函数、路径评价函数、目标优化函数、遗传算子进行改进，以节点延时和负载为评价因子，将改进后的混合算法与蚁群算法进行仿真对比分析，得出混合蚁群遗传算法在节点延时、负载均衡性、通信成功率、跳数等方面的整体性能较蚁群算法提高了11.2%，具有运行时间短，收敛速度快，组网性能好等特点。