风电是近二十年增长迅速,世界各国都逐步把风力发电接入到传统电网当中,相比化石燃料发电它具有强大的竞争力,其发电技术在近些年也得到了迅猛发展。无功优化技术作为电网稳定、有效运行的重要保证,在风力发电场并网以后出现了许多亟待解决的问题。本文针对风力发电场并网后对传统电网的影响,利用智能优化方法研究了含风力发电的电网无功优化问题。论文的主要工作及其研究成果如下：1.论文首先对分布估计算法(EDA, Estimation of Distribution Algorithm)中典型的基于种群增量学习算法(PBIL, Population Based Incremental Learning)性能做了分析。针对其种群多样性差、容易陷入局部极值的不足做了改进：一方面将它的进化算子的参数α改为了动态,使其在进化过程中能根据每一代的计算结果及时调整概率向量所包含的优势信息；另一方面添加了一个变异算子,提高了进化过程中的种群多样性。通过多个测试函数的实验,其结果表明改进后的PBIL算法在寻优性能上都有显著提高,不易陷入局部极值。2.论文根据风力发电场的潮流特性得到了含风力发电场的静态无功优化模型。然后对含风力发电场的IEEE14节点IEEE30节点和IEEE57节点等系统进行了静态无功优化实验,得到了优化的结果。3.采用基于能量守恒的风能利用模型,计算确定风速下的风电场功率输出,然后采用改进PBIL算法计算含风力发电场的IEEE14节点和IEEE30节点系统分时段无功优化,得到了优化的结果。