随着能源需求增长与石化燃料资源日趋枯竭矛盾的日益突出,洁净的可再生能源越来越受到人们的欢迎和重视,风力发电是新能源中最具有经济发展前景的一种发电形式。但风能具有间歇性和随机性的特点,大规模风电场并网会对电力系统的安全稳定运行带来一定的影响。同时由于风能的不确定性和多变性,风电机组接入现有配电网后将改变系统的潮流,对电力系统的网络损耗、电压稳定等方面都会带来一定程度的影响。因此,计算含风电机组的电力系统潮流,确定系统的无功补偿和电压调整方案,对风电机组的可靠并网和稳定运行是必要的。含风电场的电力系统无功优化是一种具有多状态、多约束条件的非线性规划问题。与模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等智能算法相比,差分进化算法具有原理简单,受控参数少,易于理解与实现,效率高,稳定性强,在连续空间中实施随机、并行、直接的全局搜索能力强,获得近似解速度快等优点,在非线性函数优化中得到广泛应用。但和其它进化算法一样,基本差分进化算法易出现收敛速度慢、陷入局部最优解等方面的问题。针对这些问题,本文采用基本差分进化算法,并融入递增二次函数交叉算子以增加算法的收敛速度。当算法陷入早熟后,对最优个体和随机选取的个体采用随机扰动的变异策略,帮助其跳出局部极值。增强了算法的鲁棒性,提高了算法的全局搜索能力。本文介绍了风力发展现状和国内外无功优化算法的研究现状,对各种优化算法的优缺点进行了对比,提出采用改进差分进化算法进行含风电场的电力系统无功优化;然后介绍了风力发电基本原理和各个组成部分的功能,根据风力发电的特点,分析了风力发电机组对配电网运行产生的影响;根据基本差分进化算法的变异、交叉、选择等基本操作及适应度函数表现形式和控制参数的特点,提出差分进化算法控制参数的改进形式和算法的控制策略;最后将改进差分进化算法应用于含风电场的电力系统无功优化。并通过IEEE30节点系统进化优化仿真计算,验证了改进差分进化算法的正确性与有效性。