遗传算法的基本原则是适者生存。它采用多路径而非单路径搜索,在解的编码上进行遗传操作而非直接对解本身,从而只需要目标函数就能进行问题求解,使得它在混合整数非线性优化问题的求解上显得简单而强大。此外,遗传算法对求解的启动点没有特别要求,并且能够自行检测与处理不可行问题。电力系统无功优化因对系统的安全性和经济性存在重要的作用而受到广泛的关注,该问题的目标是通过改变无功功率的分布来实现全网的有功功率损耗最小化,并且满足各种运行约束。然而由于无功优化问题是一个非常复杂的非线性问题,具有多目标、多不确定性、多约束、多极值和离散性等特点,尚有很多问题有待解决。因能够多路径搜索全局最优解,并可以自然地解决离散性问题,遗传算法被应用到无功优化问题的求解。但是遗传算法存在一个缺点,即当问题非常复杂时会出现早熟收敛的问题而影响了寻优能力。本文在综述无功优化问题的各种算法的基础上,提出了一种实时动态无功优化的数学模型,针对无功优化问题的特点提出一种改进遗传算法,开发了一套实时无功优化应用软件。论文主要研究工作和取得成果如下:1.研究遗传算法的基本原理及其优缺点,了解其广泛的应用领域,特别是在电力系统的应用情况,并且详细地分析了遗传算法的编码策略与操作算子。2.通过研究目前应用在电力系统无功优化中的各种数学模型,提出了一种动态无功优化时段解耦的数学模型,能使各时段的优化解耦独立起来,既降低了计算复杂度,又能避免控制变量过度频繁的操作。3.提出一种十进制整数编码的改进遗传算法及其在电力系统无功优化的应用;并考虑P-Q分解法计算潮流的快速性,编制电力系统P-Q分解法潮流计算子程序;结合无功优化计算的特点改进了潮流计算的步骤,显著提高了无功优化计算的效率。4.结合所提出的算法,开发了基于数据库的实时电压无功优化调度软件ORP,采用Visual Basic设计了程序参数输入和操作界面,采用Visual C++编制了无功优化计算程序,数据库采用了目前流行的ACCESS数据库,结合OPEN-2000系统的SCADA,可实时采集运行参数进行计算。5.把改进遗传算法应用于海南电网的无功优化问题的求解。应用表明,采用改进遗传算法进行电力系统无功优化的求解,对于各种运行方式,都可以实现电