随着能源危机的不断加剧，风能是一种可再生能源，有着光明的应用前景，风力发电在电力系统中的占比越来越大，发挥着越来越重要的作用。风电场接入电网后会产生一定的负面作用，主要反映在电压稳定、有功损耗和无功补偿等方面，所以，通过对接入风电机组的电力系统进行潮流计算，对电网稳定运行是十分重要的。当前，无功优化算法主要包括数学优化算法和人工智能优化算法。本文采用云模型改进的多目标粒子群优化算法（Cloud Model improved Particle Swarm Optimization, ICPSO）对含有风电场的电网进行无功优化计算。本文研究内容包括：　　（1）本文探讨了电压、有功损耗和无功功率的关系，阐述了无功功率的平衡原理，并简要介绍了几种常用的无功补偿设备，具体分析了系统电压及无功功率调整的原理与方法。　　（2）本文介绍了风力发电的基本特性和其基本原理，分析了风电场接入电网后对电网所造成的电压的波动和闪变，并提出了一些抑制的措施，然后进行了含有风电机组电力系统的潮流计算。　　（3）本文介绍了电力系统无功优化算法，具体分析了粒子群算法，针对基本粒子群算法容易出现停滞，过早的进入局部最优解，以及收敛速度慢等情况。本文采用云模型，改进了多目标粒子群优化算法，进行潮流计算。　　（4）本文将基于Pareto最优前沿解集的多目标进化算法(MOEA)与两点估计概率潮流计算模型相结合，建立以电力系统有功网损、电压偏移和优化成本最小为目标函数含风电场随机出力的电网无功优化模型。将ICPSO算法应用于含有风电场的电力系统无功优化中，并采用MATLAB2012b编程，通过对接有风电场的IEEE30节点系统进行无功优化仿真计算，证明了该算法的有效性。