随着全世界对环境问题重视程度加深，风力发电成为最具前景的新能源发电形式。然而，风电的波动性对电网电能质量影响巨大，成为制约风电发展的主要因素。电网电能质量的优劣不仅关乎用户对电能需求情况，更会影响国民经济的发展水平。因此，为确保电网的安全稳定运行，研究风电场接入对电网电能质量的影响及治理方法具有重要的实际意义。
　　本文从频率、电压、波形方面总结影响电能质量指标的因素以及对这些方面的治理方法。以某风电场为治理对象，从谐波、电压波动与闪变、电压偏差、无功补偿方面进行电能质量分析。针对当前评估体系不完善的问题，提出了基于模糊熵权的多维度综合评估体系；针对风电场电压偏差指标超标的情况，提出了应用多目标混沌粒子群算法，合理分配无功功率的方法；针对风电场电压偏差指标超标的情况，提出了应用多目标粒子群算法确定SAPF的位置与数量。具体如下：
　　首先，针对当前电能质量综合评价结果准确性不高情况，提出一种基于模糊熵权的电能质量综合评价体系，与传统方法对比结果来看，此方法更能反映电网电能质量的真实情况。对未来电网稳定性的把控具有重要价值与意义。
　　其次，针对风电场电压偏差指标超标的情况，提出应用多目标混沌粒子群算法，从无功补偿的角度提出治理建议，合理分配无功功率。通过确立网络损耗最小与电压偏差最小为无功优化目标，利用风电场安装的静止无功发生器进行补偿，应用多目标混沌粒子群算法来实现无功分配的优化，降低电压偏差的影响。与粒子群算法对比分析表明，多目标混沌粒子群算法比传统粒子群法有更强的全局搜索能力。
　　最后，针对风电场电压偏差指标超标的情况，文中提出了应用多目标粒子群算法确定并联型有源电力滤波器的位置与数量的方法，该方法有效避免了算法易陷入局部最优的情况，提升对谐波污染的治理能力。