电网无功优化能够有效降低电网网络损耗,提高电网运行的经济性和电压质量。大数据和数据挖掘技术能充分发掘电网数据中的有效信息,优化模型求解。因此,基于大数据技术的电网无功优化和降损的研究,具有重要的理论意义以及实际价值。数据挖掘技术为数据的进一步分析和处理提供了有效途径。本文详细介绍了数据挖掘技术的基本定义和分析过程,对数据挖掘的相关技术以及算法进行了研究。对聚类分析和支持向量机进行了详细分析,从数学模型的角度对两种算法进行了详细研究,并对数据的预处理过程进行了分析。本文建立了基于数据挖掘的电网无功优化运行模型。将支持向量机与遗传算法相结合,运用于无功优化模型的求解。在约束条件选择、性能分析以及流程实现等方面展开研究,提出了有关算法。通过内蒙地区的算例分析表明了该算法的有效性。通过对电网无功优化的分析,为有效降低电网的损耗以及为电网调度人员提供方便,本文建立了电网无功优化和降损系统。本文详细介绍了无功优化和降损系统的系统设计、系统构成以及控制策略等。试验结果表明,该控制系统适用性强,控制设备动作稳定合理,有效地降低了电网损耗,并提高了电压的合格率,具有较大的经济效益和社会效益。