电力系统的无功优化能够更好地改善电力系统的电能质量，从而满足不同用户的电力需求，有效地保证电力系统稳定、安全以及可靠运行。特别是随着国家不断加强智能电网建设，这就对电力系统的无功优化提出了更高的要求。由于无功优化不是一个简单的线性问题，随着电网结构越来越复杂，求解过程也越来越复杂，当前一些经典的数学规划方法都难以求出其最最优解，因此，采用人工智能算法去求解电力系统无功优化，能够有效的调节电网无功补偿设备分布，减少电网的运行费用，实现电力系统降损、节能，促进电网的可持续发展。本文首先深入的研究了电力系统无功补偿的研究背景和意义，并且针对国内外无功补偿的发展现状以及人工智能算法-粒子群算法进行了详细的分析。其次，通过对粒子群算法的深入研究，从基本粒子群算法的基本原理、主要特点和优势、初始化情况等进行了系统的分析。再次，深入研究了无功补偿的基本原理，并且提出了基于粒子群算法的电力系统无功优化模型，将粒子群算法应用到电力系统中求解其无功优化问题，解决了无功优化问题出现的不收敛、大规模非线性的问题。通过采用IEEE-6节点系统进行仿真验证该方法的有效性和实用性，仿真结果表明粒子群算法能够很好的应用于电力系统求解无功优化问题，为无功优化理论提供了必要的参考，具有一定的实用价值。