如8.2.2节所述，配电网发生故障后，可根据配电终端上传的故障信息及时准确地判断故障区段，确定故障区段后，一般只需将该区段两侧的开关分闸即可隔离故障区段，将故障隔离在最小范围内。
由于配电线路供电半径较短，受电流互感器和开关设备动作时间的影响，期望通过对开关设备更精细的保护整定进一步提高继电保护的选择性是难以实现的。现在常用的做法是在线路故障后，跳变电站出线开关。因此，在故障区段定位、隔离完成后，还需实现非故障区段的供电恢复。
非故障区段的供电恢复包括两个部分，一是电源点到故障区段之间，由于越级跳闸引起的非故障停电区段，发生越级跳闸时，在故障区段隔离完成后，将越级跳闸的开关合上，既可恢复该部分区域的供电。越级跳闸的开关可采取该方法进行判断：将故障隔离前后的网形中所有处于分断位置的节点进行比较，排除故障隔离所需分断的节点，其余的处于分断位置的节点即为越级跳闸而应合上的节点。
另一部分非故障停电区段位于故障点到末端位置的区段，是由于故障区段隔离导致该部分区段失去电源导致停电。该部分区段的转供电需找出一个合理的策略，通过对联络开关和分断开关进行操作实现。目前，配电网故障恢复策略主要有人工智能算法、启发式搜索算法和数学优化算法。
人工智能算法将故障恢复刻画为多目标问题，并以概率寻优方式进行分解。目前已有多种智能优化算法被应用于该问题的求解，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、专家系统、模糊算法、Petri网等。人工智能技术部分表达人的经验和思维方式，但算法较为复杂，计算时间较长，个别算法可能出现局部收敛的问题。
启发式搜索算法具有实时性、实用性以及通用性强的优点，其缺点是系统初始状态对于搜索结果的影响较大，算法稳定性不够好，难以得到最优解等。
数学优化算法有完整严格的数学理论基础，大致有整数规划法、分支界定法等方法。数学优化算法最大优点在于只要构建的目标函数一致，就能以一定的概率找到最优解，但该类解法迭代和搜索次数较多，实时性不强，对于简单网络无法体现其优势。
供电恢复关键在于搜索出受故障影响的非故障停电区段的各种营救方案，也就是搜索出与受故障影响的非故障停电区段相连的所有联络开关。一般地，可能的营救方案数量并不多，加上供电恢复策略一般应满足以下要求：
1）尽可能快地对非故障停电区段供电。
2）尽可能多地恢复失电负荷，对不同等级的负荷分别考虑，重要负荷优先恢复。
3）尽可能少的开关操作次数，其主要原因是开关设备总操作次数有限，为延长其寿命，操作次数越少越好。(www.xing528.com)
4）恢复后系统应尽可能经济地运行，负荷尽可能均衡。
5）恢复后系统应保持辐射状结构，但运行恢复过程中为了进行开关交换会出现短时环网运行。
6）不允许出现设备过载或电压过低。
因此，可采用分别计算各个方案的主要指标的方法从中挑选最佳方案。
对于各种可能的营救方案的分析计算，可以根据故障前配电网的负荷分布和网络拓扑变化，计算非故障停电区段恢复供电后的负荷分布，首先要满足安全的原则，即网络重构后不引起新的过负荷；其次要满足新的网络拓扑下负荷均衡分布的要求，选择最佳恢复策略。
例如，对于图8-12a所示的配电网，额定负荷均为100，如果在节点8和节点1之间的区段发生了故障，通过8.2.2节提出的算法可以判断出节点8和节点1为故障区域的端点，将它们分别分闸，即可隔离故障区段。此时要恢复由节点1、10、4和6构成的区段的供电，可以采取两种方式：一种方式是合上节点4，由电源点节点7供电；另一种方式是合上节点6，由电源点节点9供电。
如图8-12b所示合上节点4的方案，负荷均衡率RLC=73/64=1.14，且不存在过负荷；而图8-12c所示合上节点6的方案，RLC=109/28=3.89，且电源9出现过负荷。显然，图8-12b所示的合上节点4的方案是受故障影响的健全区域恢复供电的最佳方案。
图8-12 一个含有故障的配电网及其在故障后的恢复方案
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