电力系统中由于无功的不足和分布的不合理,产生了线路网损过高、电压水平偏低、电能质量差等问题。无功优化是保证系统安全、经济运行的有效手段,是提高电能质量的重要措施之一,因此如何利用和优化无功资源,进一步降低配网损耗,提高电压合格率,具有重要意义。根据是否考虑配电网负荷变化,无功优化问题可分为静态无功优化与动态无功优化两类。本文首先从静态无功优化入手,以获得投资收益最高作为无功优化的目标,同时兼顾系统经济性与安全性建立了静态无功优化目标函数,选取遗传算法与本文算法分别计算在负荷水平不变的情况下,所需安装无功补偿装置的最佳位置及补偿容量,并进行比较分析,验证了蚁群算法的可行性。引入某地区全年负荷实际数据,研究在负荷水平变化情况下的动态优化问题。由于负荷数据量庞大且负荷变化具有随机性和波动性的特点,采用场景分析技术将难以建模的复杂模型转化为易于求解的确定性模型,降低了建模和求解的难度,借助K-均值聚类算法以每日数据为聚类单元,对全年负荷变化数据进行聚类分析实现典型场景的构建,得到六个能够表征全年数据特征的典型时序场景和各个场景的概率,在考虑单一场景时,每个场景可以等效为静态。因此就以静态无功优化目标函数为基础得到动态无功优化的目标函数,运用蚁群算法求得负荷水平变化情况下所需安装的无功补偿装置最佳位置及补偿容量。最终,经IEEE-33节点系统仿真计算,结果表明:对比分别通过蚁群算法与遗传算法进行配电网静态无功优化计算,运用蚁群算法的优化结果综合运行费用减少、网络损耗减小、电压稳定度提高;将基于K-均值聚类和典型场景分析的动态无功优化与静态无功优化结果对比,可知动态优化更贴合负荷变化的实际情况、投资收益更高、需要补偿的节点数减少一倍、总补偿容量减少、总网损更小、电压也更稳定。