电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一种有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。随着国民经济和电力工业的高速发展,我国电力系统正面临着空前的发展局面,对电力质量和经济性的要求越来越高,无功优化在我国电网的发展建设中占有越来越重要的地位。目前的无功优化研究主要集中在目标函数的选取和无功优化算法的研究上,对于负荷不确定性对无功优化的影响研究相对略少。由于负荷的不确定性可能造成无功优化后无法得到最优解,因此有必要考虑负荷不确定性对无功优化的影响。本文所做主要工作如下:①为建立计及负荷不确定性的无功优化模型,首先分析了负荷不确定性产生的原因,包括负荷预测模型本身的不确定性和未来运行工况的不确定性。根据负荷不确定性产生原因的随机性,建立负荷正态分布分段解析模型。通过每一分段的代表值与其对应的概率来描述负荷的不确定性,给出了每一分段概率计算的解析表达式。②针对简单遗传算法容易陷入局部最优解的特点,提出无功优化求解的改进遗传算法。对遗传算法的适应度函数、选择、交叉和变异算子进行了改进。采用实数编码、线性尺度变化的适应度函数、锦标赛和最优个体相结合的选择算子、分阶段的变异策略。算例分析表明:改进后的遗传算法能有效的跳出局部最优解。③为计及负荷不确定性对无功优化的影响,提出了两种计及负荷不确定性的无功优化模型,根据其对负荷不确定性的不同处理,分别称之为先分后总模型和总分结合模型。负荷模型采用分段的正态分布模型。先分后总模型在最终优化解的处理上计入了每一段负荷的概率,总分结合模型则在适应度函数中计入了每一段负荷的概率。通过改进的遗传算法对两种计及负荷不确定性的无功优化模型进行了求解,算例分析表明:在负荷预测出现误差的情况下,本文提出的两种无功优化模型能有效的计及负荷的不确定性,从而能找到出比采用单一负荷的无功优化模型更优的解。从模型本身和优化结果两个方面对两种模型进行了对比分析,得到总分结合模型略好于先分后总模型的结论。④针对计及负荷不确定性的无功优化模型中涉及到的参数,包括负荷分段、约束条件和目标函数罚因子等,为分析这些参数对无功优化的影响,对这些参数的不同取值进行了计算和分析,算例结果表明:负荷分段数的取值会对优化结果产生较大影响,需选择适当的负荷分段数;电压约束范围的改变将对优化结果产生较大的影响;罚因子的取值体现了决策者的优化意图,算例表明不同罚因子取值,将得到不同的优化结果。