随着智能电网技术研究的不断进步，以及规模化可再生能源接入、需求侧响应的要求，智能配电网技术的研究成为热门课题。与传统电网调度控制系统不同，智能配网具有基于同一通信资源，进行电力调度控制数据采集、实时控制信号收发、用户交互信息处理以及分布式可再生能源接入控制等多元复杂信息处理与调度控制的问题。这些问题集中表现在计算资源与通信资源优化分配、灵活调配以及系统协调地规划资源等方面。　　其中主站服务器的负载、计算节点的任务失衡、通信网络的实时性调度等是智能配电网建设与运行中亟待解决的重要问题。针对此，本文进行了深入系统的研究，并取得了如下的研究成果:　　1.提出了将智能配网系统抽象为计算资源与通信资源的概念，并把计算资源细化为主站服务器与主站之外的计算资源。针对服务器并发访问的瓶颈，建立了配网主站服务器的并发处理新机制。提出了可控粒度的共享数据同步算法CGCS。该算法可根据实际访问需求调整同步访问共享数据的互斥范围，实现同步范围任意伸缩，提高同步操作的并发度，充分发挥服务器硬件的性能，改善吞吐量。实验结果表明，其同步效率提高约6倍，随机访问情况下的平均响应时间减少84％左右。　　2.针对服务器实时数据库搜索瓶颈，建立了实时数据库海量数据搜索新机制。提出了改进的红黑树搜索算法RBA。该算法通过设计一种近似平衡的搜索树，中和搜索效率与维护开销之间的矛盾，提高搜索操作效率。实验结果表明，以搜索操作量每天10万次左右规模计，RBA算法完成寻址的时间保持在一个小于20毫秒的量级，且降低搜索时间复杂度一个对数级。　　3.针对主站之外计算资源与通信资源瓶颈问题。指出计算任务分配失衡是计算资源瓶颈的最关键问题。提出了采用分布式任务分配机制的方法解决该问题。指出通信数据实时性被破坏是通信资源瓶颈的最关健问题。提出了调整通信调度策略的方法解决该问题。实现了在确定硬件环境下，提高资源利用率，解决瓶颈问题。实验结果表明，周期数据传输效率提升了8.6％，非周期紧急数据传输效率提升了83.3％。　　4.提出了计算资源与通信资源协同运行模型与协调规划方法。定义了计算瓶颈与通信瓶颈互影响因子，用以表述互影响度和互影响关系的表现形式。给出了神经网络和数学推导两种实现协同模型的方法。建立了互影响逆函数模型，从而实现了对互影响度结果的推导和对互影响原因的回溯。实验结果表明了所建模型及实现方法的正确性、有效性。互影响度结果推导与实际测量值误差为±0.32％，±0.10％，互影响原因追溯与实际测量值误差为±0.52％，±0.00％，协同运行模型的计算结果与实际情况基本一致。　　本文针对智能配网系统各种性能瓶颈问题，研究了主站服务器并发、实时数据库搜索、计算任务均衡、通信调度调整问题。深入分析其问题的现象、原因、影响。提出了对各种问题从系统机制改进层面与软件策略调整角度的解决方法。创新性地提出计算资源与通信资源瓶颈协同运行的机理与方法。奠定了协同运行领域的基础。给出了互影响因子与正、逆向互影响函数，建立了结果推倒与原因回溯的方法。本文的研究成果为智能配网计算资源瓶颈与通信资源瓶颈的解决提供了有效方法，为系统协同规划、调整提供了依据。