能源危机、大气污染以及温室效应等问题形势严峻,严重影响到人类的生产生活,对新能源的开发与利用已刻不容缓。以分布式电源(Distributed generator,DG)以及电动汽车(Electric vehicles,EV)为代表的分布式能源,因其能源清洁、无排放污染的特征在国家政策扶持下得到了大力发展。大规模的分布式能源并网后由于不确定出力可能造成潮流反向、电压波动与闪变、甚至出现系统电压崩溃。采用概率潮流的计算方法对分布式能源的随机出力进行量化处理,可有效分析随机出力对配电网的影响。接入无功补偿装置对系统功率进行无功补偿能够有效减小由分布式能源并网带来的系列问题。其中,配电网静止同步无功补偿发生器(Distribution Static Compensator,DSTATCOM)因其平滑输出无功功率,满足分布式能源的随机出力特征从而得到了广泛研究与应用。DSTATCOM补偿性能与安装节点密切相关、且安装容量直接决定了DSTATCOM的投资费用。DSTATCOM并网后运行策略直接影响到系统的实时性能。合理对DSTATCOM进行选址定容以及对其并网后的无功优化是最大化发挥其补偿性能,保证系统安全、经济运行的重要课题。本文采用2m+1点估计法对含有分布式风电、分布式光伏以及电动汽车的配电网进行潮流计算,分析随机出力对配电网节点电压造成的影响。以有功网损、电压偏差以及总投资费用最小为目标函数,以节点电压为主要约束条件,构建了DSTATCOM的优化配置模型。考虑到优化配置问题为非凸非线性的多目标优化问题,本文基于收敛速度快、搜索能力强的灰狼算法为基础算法,提出了改进多目标差分灰狼算法(multi-objective differential grey wolf optimization,MODEGWO)。以IEEE33节点系统为算例,对该模型进行仿真分析,提出了DSTATCOM的配置方案,结果验证了所提模型的准确性与有效性以及算法的性能优良。最后,计及目前配电网中已安装并联电容器组(Capacitor bank,CB)的实际情况,本文建立了DSTATCOM与CB的联合协调无功优化模型,以改进多目标算法对该模型进行求解,提出了全天内DSTATCOM与CB的动态运行策略,结果验证了所提模型的可行性与准确性。