为了有利的推进国家“十三五”规划纲要发布的在能源领域政策的实施,紧抓社会经济生产和科学创新,在能源方面严格按照绿色、环保、可持续发展的理念和指导思想。尤其是在电力方面,要加快步伐不断提高电力系统的供电安全性和高质量性。对于电能质量的高低,衡量的指标有很多种,其中电压指标则是处于执天下牛耳的地位。目前来说,无功调节是电压的主要调节方式,但是无功不足或过剩都会对电力系统和设备的安全性造成影响,不仅造成经济的浪费,严重时更会造成危险事故的发生。所以,对无功进行合理的优化是非常必要的措施,同时也可以有效的降低系统有功网损。但是,随着电力系统规模的越来越复杂化,传统的优化方法也逐渐暴露出它的弊端,越来越满足不了现代网络的需求,考虑到无功功率就地补偿的特性,论文引入协同进化的思想,提出基于协同粒子群优化算法求解电力系统无功优化问题。协同粒子群优化算法主要是通过自然界中种群与种群,种群与环境之间的协同关系,根据分解-协调的思想将电力系统优化问题分解为一系列相互作用的子系统,每个子系统均融入本文对标准粒子群算法参数改进的思想,通过子系统间的相互协同、合作,共同进化,完成系统整体的进化,最终求得优化问题的解。该方法适合求解大规模电力系统无功优化问题,具有较强的实用价值。论文主要工作内容如下:(1)构建了基于协同粒子群优化算法的无功功率优化模型(2)构建了协同粒子群优化算法并对其处理无功优化问题的关键环节进行了相应的设计。(3)通过仿真实验来验证所构建的协同粒子群优化算法在处理无功优化问题时的优越性。