配电网作为电力系统中的重要组成部分,是输电网和用户侧之间的重要衔接。随着科技的发展和社会用电需求的与日俱增,配电网的规模和范围也越来越大,交错的线路越来越复杂,这也将伴随着系统中无功功率分布不均衡等问题。而无功功率的不足将会加大系统中有功功率损耗以及增加线路的压降,从而大大降低供电系统的安全性和稳定性。因此,有必要对配电网进行无功功率的优化,才能有效地降低无功功率不足带来的影响。配电网的无功优化是维护系统安全稳定及经济运行的一种有效技术手段,同时也是减少电能损失、改善电压的关键措施,所以有着十分重大的理论价值和现实意义。首先,进行无功优化就需要对系统进行无功补偿。其次,无功优化的实质是一个最优潮流问题,其潮流运算就是利用系统已有的基本条件和主要参数,确定系统的总体工作状况,当中包括各个节点的电压、各个支路的有功功率以及无功功率分配状况等。而潮流运算方法的选取在处理无功优化问题时可以直接影响到优化的效率,因此应尽量选择一种高效的潮流计算方法,以符合当代配电网系统的要求。最后,将人工智能算法引入到潮流计算中;蚁群算法是一类解决复杂性优化问题的全新启发式算法,利用模拟自然界中蚁群的觅食特性发展而来的一类仿生型的优化算术。由于蚁群算法具有一般性、稳定性、全域性、分布式运算等优势,因此非常适合用于求解配电网中的无功功率优化问题。本文建立了以系统有功网损最小为目标的数学模型,通过引入蚁群算法并且根据算法思想将蚁群路径和无功优化中的变量对应统一起来,使用MATLAB仿真平台对蚁群算法进行验证,并将遗传算法、粒子群算法作对比研究,以此来表明蚁群算法的优化效果。经过仿真:在IEEE-14节点系统中,GA的迭代次数到第18代,网损平均值降低率达到14.3%;PSO迭代次数到第16代,网损平均值降低率达到14.5%;而ACO的迭代次数为8代,网损平均值降低率达到15%。在IEEE-30节点系统中,GA的迭代次数到第88代,网损平均值降低率达到11.7%;PSO迭代次数到第32代,网损平均值降低率达到12.1%;而ACO的迭代次数为28代,网损平均值降低率达到12.5%。说明ACO在优化计算、寻优精度和速度上均优于GA和PSO,能够有效地降低系统的有功网损,提高节点电压的质量,优化结果更好,表明蚁群算法具有一定的有效性和实用价值。