近年来,大规模接入电力系统的风电,在提高能源清洁性和可持续性的同时,也给电力系统带来强随机性。正确建模风电场的随机性,并做好接入随机性风电场的电力系统无功调压控制,是研究人员应对风电新能源发展及高效并网的重点关注领域。为解决这一问题,本文提出了基于改进高斯混合模型的多风电场建模方法,并基于创新的两层式概率无功优化算法提出了一种接入多风电场的电力系统无功调压策略。本文的具体工作主要分为以下几个部分:（1）基于多风电场的出力数据,利用改进高斯混合模型对多风电场的相关关系进行准确描述。本文首先总结了基于时序的风电场风速与出力功率相关关系,提出了在高斯混合模型参数求解前的概率密度筛选过程,基于归一化思想优化了风电场出力分布数据,并形成与风电场出力定义域对应的截断式高斯混合模型。此外,本文还提出了一种基于K-means聚类分析思想的参数求解方法。算例分析证明,在描述多风电场出力情况时,改进的高斯混合模型拟合精度高于传统算法,参数求解方法降低了高斯混合模型参数计算的复杂度。（2）设计了两种概率潮流计算采样方法。本文通过二分法思想和多项式拟合算法估算求解得到了Nataf变换中难以计算的相关系数矩阵,最终形成基于Nataf变换的风电场出力场景点估计分类方法,以及基于Nataf变换的风电场出力Hammersley序列采样方法。算例分析证明,相较于蒙特卡洛采样方法,基于Nataf变换的Hammersley序列采样方法提高了采样的精确度,相较于其他场景分析方法,基于Nataf变换的点估计法具备明显的精度优势和高实际应用价值。（3）提出了一种新的无功优化算法。本文建立了多目标电力系统优化模型,目标函数同时考虑接入随机性多风电场电力系统的运行经济性和安全性。结合蜘蛛猴算法和二阶锥优化算法,组合形成两层式优化模型,上层采用蜘蛛猴算法考虑运行安全性,下层基于二阶锥优化算法计算电力系统的经济性。最后,基于IEEE33节点改进模型进行算例分析,优化策略从运行的安全性指标和经济性指标两个方面验证了两层式无功优化算法的应用价值。