光照强度具有较强的随机性和间歇性,使光伏发电系统出力具有波动性与传统的发电形式相比,光伏发电系统的输出功率可信度较低,大规模的光伏发电并网势必会对电网的安全运行造成不良影响。光伏发电接入配电网后,配电网从辐射无源网络转变为分布有中小型电源的有源网络,改变了配电网电压分布,有必要对系统电压重新调整。因此本文从并网光伏发电容量优化模型、利用混合智能算法通过IEEE30节点算例验证模型和光伏并网后的配电网调压三方面进行研究,主要工作和获得的成果如下：首先,基于可信性理论建立了并网光伏发电容量优化模型,该模型综合考虑了并网位置、光伏发电出力和配电网负荷预测的模糊性,对光伏电源规划中的不确定性信息进行了更全面准确的描述,为分布式电源规划奠定了基础。然后,将遗传算法、随机模拟和人工智能结合在一起,提出混合智能算法,并利用该算法通过30节点算例对所提出模型进行验证。通过MATLAB仿真平台验证了模型的精确性和优越性,该模型能更好的适应光伏电站出力的随机性和配电负荷数据的模糊性,具有更高的灵活性和鲁棒性。最后,结合光伏并网发电的特点,研究了光伏发电并网以后的调压方式。本文提出了利用SVC调压,分别对不同容量和不同位置的并网光伏电源进行调压,通过仿真结果可知,SVC调压效果比较理想；即使在光伏电源退出运行以后,SVC仍能起到支撑电压的作用。