城市配电网规划中,将进行负荷预测、变电站选址与定容、配电网络规划和无功优化等各项工作,其中在负荷预测基础上进行的变电站优化规划,是一项复杂而重要的工作,也是必要的环节。因为新建变电站位置与容量的优选直接影响未来电网的结构,关系到整个电网的可靠性,也会带来可观的经济效益。变电站优化规划中,新建站的数量、地理位置、容量及供电范围都是未知的,并且各个变量之间相互影响,相互制约。针对变电站优化规划这种复杂的大规模组合优化问题,本文提出了一种基于GA-LA的混合遗传算法。此算法采用新型的三维编码策略,同时包含新建站的数量、站址和站容信息,并设计了适用于此新型编码的交叉算子和变异算子,实现站址、站容的优化。其中,针对站址优化子问题,GA-LA算法将交替定位分配法与遗传算法结合,在标准遗传算子之后增加了一个LA算子,由GA算子进行种群中的全局广度搜索,LA算子进行染色体中的站址局部深度搜索,可实现无待选站址的自动寻优。通过对算例的分析,我们发现与传统启发式方法相比,GA-LA算法具有较好的站址站容寻优能力,能得到更优的变电站优化规划方案;与标准遗传算法相比,GA-LA算法计算速度有所提高,体现出较好的收敛性能。将此算法应用于变电站规划的实际工作中,可以取得较好的规划效果。