近年来,随着我国国民经济的飞速发展,电力需求增长迅速,线路损耗过大和电能质量较差仍然大量存在,尤其在配电网。配电网有功损耗占了整个网络损耗的大壁江山。并且由于能源和环境问题的日益突出,新能源的开发利用越来越受到国家的关注,风力发电和小水电等分布式电源本身具有可再生性和清洁性优点则更受到青睐。但是随着分布式电源的大量接入,电力系统电压质量、电压稳定性,受到了重大影响。电力系统无功规划是在电网规划的基础上,确定无功补偿设备的安装位置及容量,是保证电网安全、经济运行的有效手段。因此,含分布式电源的电网无功规划优化研究有着重要意义。对于分布式电源(小水电厂、风电厂)本文概述了其发展现状和重要意义,分析了分布式电源对电力系统产生的影响包括电压质量、电压稳定性、网损。对于无功规划优化,本文阐述了其发展现状、重要意义、发展的方向包括模型和算法的改进。根据不同的含分布式电源的地区电网的特点,分析了分布式电源的模型和节点类型处理方式。纵横交叉算法(Crisscross Optimization Algorithm, CS0)是一种全新的算法,本文第三章将其运用到电力系统无功规划优化问题,并对CSO算法进行改进。运用混沌映射产生分布均匀的初始解,引进纵交叉微算子,并将量子粒子群算法搜索机制与CSO结合,增加算法的搜索能力。利用电压稳定裕度指标,找寻系统电压稳定性较薄弱节点,将其作为无功规划节点,并将综合规划费用和电压稳定裕度指标写入目标函数,追寻综合规划费用最低的同时提高电压稳定性。通过IEEE30节点系统的仿真,验证了该规划方法和算法的有效性。由于量子粒子群算法(QPSO)以概率收敛的进化方式,导致粒子不可避免地丢失多样性,使得后期收敛速度变慢,同时算法收敛到一定精度时,无法继续优化,进而陷入局部最优解。本文把NW小世界网络引入QPSO算法,提出了一种基于动态NW小世界网络的量子粒子群算法(Dynamic NW Small World Quantum Particle Swarm Algorithm, NWQPSO).对于含分布式电源的地区电网,本文建立了含分布式电源的地区电网无功规划模型,并运用NWQPSO算法对含分布式电源的地区电网进行了无功规划优化计算,验证了该算法和规划方法的有效性。