电力系统的无功优化问题是一个复杂的非线性优化问题,具有多约束条件、多目标、控制变量离散化等特点,对电网进行无功优化可以提高系统的电压水平、降低网络有功损耗、保障电力系统安全稳定运行。可再生能源发电接入配电网能够缓解能源危机,促进节能减排的发展,但是分布式电源的接入改变了配电网的潮流分布,给配电网的规划、运行、控制等带来了新的挑战,制约了分布式电源的发展,同时一些传统无功优化方法因不能考虑分布式电源的影响而失效。本文研究含分布式电源的配电网的无功优化问题,所做的主要工作如下：(1)本文建立了配电网的无功优化数学模型,该模型以降低网络有功损耗为目标函数,并在目标函数中引入罚函数,将节点电压越限量作为惩罚对象以减小系统节点电压偏差,同时考虑到分布式电源通常具有无功调节的能力,模型以分布式电源无功出力和电容器组投切组数为控制变量,以负荷节点电压幅值为状态变量,通过优化分布式电源的无功出力和电容器组的无功补偿量来实现含分布式电源的配电网无功优化。(2)本文主要研究风力发电和光伏发电两种分布式电源并网情况,风力发电机组输出功率主要随风速变化而变化,光伏发电机组输出功率主要随太阳光照强度变化而变化,两者都具有随机出力特性,本文采用基于概率的场景分析法解决分布式电源出力随机性问题,根据风力发电和光伏发电输出功率的概率密度函数构建由确定性因素组成的场景组合,来消除分布式电源出力不确定性。(3)本文提出了Metropolis-Hasting和改进粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)相结合的优化算法,该算法是将Metropolis-Hasting算法与改进PSO算法相结合,对每一次迭代后的粒子群进行Metropolis-Hasting抽样,使每个粒子按照正态分布的概率分布形式在附近随机搜索,通过接受概率与随机数的大小比较来确定下一代粒子,增强种群拓展能力,该算法结合了Metropolis-Hasting和PSO两种算法的特性,在PSO算法简单、易于实现、收敛速度快、调整参数少的基础优势上,能够有效克服局部收敛的缺点,增强种群多样性,计算精度高,收敛速度快。(4)本文最后以IEEE 33节点系统为算例进行仿真分析,分别采用改进PSO算法、Metropolis-Hasting和改进PSO相结合的优化算法进行优化计算和比较分析,仿真结果验证了本文所建配电网无功优化数学模型和所提Metropolis-Hasting和改进PSO相结合优化算法的有效性,能够对配电网的无功功率分布进行合理优化,改善配电网电压水平,提高电力系统运行稳定性。