动态无功优化在维持电压稳定,降低网损和减少离散设备日动作次数上有着非常大的作用。多时段、大规模、强耦合、非线性且含有整数变量的数学特征使得传统动态无功优化模型的高效求解是一个难题。随着间歇负荷和分布式电源越来越多的接入电网,给电网的无功控制带来了极大挑战。如何应对源荷波动性给无功控制带来的挑战,实现有载调压变压器和可投切电容器正确决策,以此来保证电网经济安全运行是研究重点。针对以上问题,本文做了如下一些研究:针对动态无功优化求解问题,本文提出一种基于解耦内点法与变领域搜索策略的动态无功优化两阶段算法。第一阶段首先松弛离散变量,同时利用sigmoid函数处理绝对值函数实现原模型的高精度连续化。然后采用解耦内点法思想,利用连续化模型内点法KKT修正方程的对角带边结构,实现了连续模型内点法高效求解。第二阶段首先采用高精度线性化思想,基于连续解将原问题转化成线性混合整数规划问题,然后基于变邻域搜索策略的线性混合整数规划求解,大幅度提高了线性化模型的求解效率。为了验证本文所提算法是否能高效求解动态无功优化问题,对某地区26节点电网络系统进行仿真分析。针对间歇负荷和分布式电源给电网无功控制带来的挑战,本文建立了以预测场景能量损耗最小为目标函数的鲁棒动态无功优化极限场景模型,并提出了一种基于场景解耦和时段解耦的两阶段算法。模型通过极限场景法处理负荷的随机性,以预测场景的日能量损耗最小为目标函数进行优化。以电网安全约束和发电机无功出力上下限约束作为各场景的独立约束条件,以离散变量上下限约束和离散设备的全天动作次数约束作为各场景间的耦合约束条件。为了求解该模型,本文提出基于场景解耦和时段解耦的两阶段算法。第一阶段中,首先对原模型进行连续化处理,然后构建各个场景间离散变量的线性耦合约束,并在各个场景独立约束条件中增加离散变量上下限约束和离散设备动作次数约束,从而构建含可分结构的连续化鲁棒动态无功优化极限场景模型。采用ADMM法对含可分结构连续化模型进行求解,其中每个主子问题采用解耦内点法求解。第二阶基于ADMM法的连续解对原模型进行线性化处理,用变邻域搜索策略的混合整数线性规划进行求解。为了验证本文所提模型和算法是否能为源荷的随机性提供正确的无功控制决策,对某地区26节点电网络系统进行仿真分析。本文受国家重点研发计划项目“促进可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用（2018YFB0904200）”及国家电网有限公司配套科技项目（同名,SGLNDKOOKJJS1800266）资助。