Abstract: The text treats the question of planning for the process of modernization and redevelopment of medium-voltage power(MV). The general
point pertain to the process of distribution these networks wherewithal the computational evolutionary methods. The topic was raised up due to the
recent currency of the discussion about that and it is known that the program is conducted by distribution special, network operators to reconstruct of the medium-voltage power overhead networks into cable networks what is implied to increase the reliability and efficiency of these networks.
B I B L I O G R A F I A[1] Abedini M., Moradi M.H. A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. Volume 34, Issue 1, January 2012, pp. 66–74.
[2] Ciro G., Dugardin F., Yalaoui F., Kelly R.: A NSGA-II and NSGA-III comparison for solving an open shop scheduling problem with resource constraints. IFAC, International Federation of Automatic Control, 2016 s. 1272–1277.
[3] Sood Y.R.: Evolutionary programming based optimal power flow and its validation for deregulated power system analysis, “International Journal of Electrical Power & Energy Systems” January (2007) pp. 65–75.
[4] Khushalani S., Solanki, J.M., Schulz, N.N. Optimized Restoration of Unbalanced Distribution Systems. „IEEE Transactions on Power Systems”, no. 22, Issue 2. 2017, p. 624-630.
[5] Delbem A. C. B., Carvalho A. C. P. L. F., Bretas N. G.: Main chain representation for evolutionary algorithms applied to distribution system reconfiguration. “IEEE Trans. Power Systems”, vol. 20, no. 1, Feb. 2015, pp. 425-436.
[6] Guohua Fang, Wei Guo, Xianfeng Huang, Xinyi Si, Fei Yang, Qian Luo, Ke Yan: A New Multi-objective Optimization Algorithm: MOAFSA and its Application. Przegląd Elektrotechniczny, R. 88 Nr 9b/2012, s. 172-176.
[7] Kumar Y., Das, B., Sharma, J. Multiobjective, Multiconstraint Service Restoration of Electric Power Distribution System With Priority Customers. „IEEE Transactions on Power Delivery”, no. 23, Issue 1, 2008, p. 261-270.
[8] Kornatka M.: Analiza eksploatacyjnej awaryjności krajowych sieci średniego napięcia. Instytut Elektroenergetyki, Politechnika Częstochowska.
[9] Machowski J., Kacejko P., Robak S., Miller P., Wancerz M.: Badania systemów elektroenergetycznych w planowaniu rozwoju. Część 2. Analizy dynamiczne. „Wiadomości Elektrotechniczne”, tom LXXXI, pp. 3 -12, nr 8/2013, 2013.
[10] Moskwa S., Kozieł S., Siłuszyk M., Galias Z.: Ograniczenie oddziaływania skutków awarii w sieciach energetycznych na odbiorcę końcowego za pomocą sekcjonowania struktury sieciowej. ActaEnergetica, czerwiec 2017, s. 168 - 172.
[11] Marzecki J., Drab M.: Obciążenia i rozpływy mocy w sieci terenowej średniego napięcia-wybrane problemy. Przegląd Elektrotechniczny, R.91, pp. 192-195, luty, Nr 2, 2015.
[12] Kamrat W.: Metody oceny efektywności inwestowania w elektroenergetyce, Monografia Wydawnictwo PAN, Warszawa 2004.
[13] Helt P., Parol M., Piotrowski P.: Metody sztucznej inteligencji – przykłady zastosowań w elektroenergetyce. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2012.
[14] Parol M: Analiza wskaźników dotyczących przerw w dostarczaniu energii elektrycznej na poziomie sieci dystrybucyjnych. Przegląd Elektrotechniczny s. 122-126 Nr 8/2014.
[15] Pijarski P.: Optymalizacja heurystyczna w ocenie warunków pracy i planowaniu rozwoju systemu elektroenergetycznego. Monografia, Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin 2019
[16] Chojnacki A.: Analiza niezawodności eksploatacyjnej elektroenergetycznych sieci Dystrybucyjnych, Monografie, studia, rozprawy, Kielce, 2013.
[17] Gawluk A.: Kierunki inwestowania a straty energii elektrycznej w sieci rozdzielczej. Przegląd Elektrotechniczny nr 3/2017.
[18] Stępień J.: Charakterystyka planowanych prac eksploatacyjnych elektroenergetycznych sieci rozdzielczych i ich skutków. „Przegląd Elektrotechniczny”. Nr. 7/2008, s.: 162-165. 
DOI