风电并网容量的不断增加，不仅影响电力系统的安全稳定和经济运行，而且会对传统的电力系统规划方法提出挑战。风电不同于常规发电的随机性特点，会导致系统的无功分布和电压水平呈现更多的不确定性，同时也给系统带来电压稳定等问题，确定性的方法不足以分析上述影响。本文主要针对含多个并网风电场的电网展开研究，分别建立风速、负荷相关性随机模型，并根据所建立的两个模型研究了风电并网下多个角度的无功优化问题。在分析和总结风速随机模拟方法的基础上，建立了分别基于两种原理的风速与负荷模拟模型。考虑到ARMA时间序列方法能较好地模拟变量的相关性特征，建立了二元风速时间序列仿真模型；利用抽样性能良好的拉丁超立方采样技术，建立了风速与负荷的拉丁超立方采样仿真模型。由实例仿真结果分析验证了所建立模型的有效性，比较了两种方法的特点与适用性。随着风电随机性对系统潮流的影响不断凸显，概率潮流法逐渐成为热点研究领域，其中又以基于蒙特卡洛仿真的模拟法为代表。然而针对中短期的无功运行问题，基于蒙特卡洛仿真的概率潮流难以反映风电的时序性，模型可信度不高。本文中建立的二元风速时间序列模型，则能较好的考虑风电场的风速自相关性，同时也能计及不同区域风电场的风速互相关性。将风速序列仿真数据作为输入变量，对含风电场的无功优化运行问题进行研究，结果表明，在无功优化运行的时间尺度下，二元风速时间序列模型能够较好地拟合两个风电场的风速特征，能够为含随机风电的无功优化运行提供一定的参考。无功优化配置是无功规划问题的重要分支，主要用于解决系统中长期运行中无功补偿配置不合理的问题，对于包含大量风电、无功/电压状况不良的系统具有重要意义。采用拉丁超立方采样的概率潮流，能够综合考虑系统中的各种随机因素，同时也可以准确计及风速和负荷的相关性和概率分布特征。基于此模型的无功配置方法，证明能有效降低系统投资和保证系统的静态电压稳定，对含大规模随机风电系统的无功合理配置具有一定的实际意义。