随着市场竞争的日益加剧和人们物质生活的不断提高,可靠的电能成为当今社会发展不可或缺的重要因素。无功容量的补偿,可以降低电网有功网损和线路电压降,从而提高电能质量。通过应用各种寻优算法,能够找到合理分配无功补偿容量的方案,这个过程被称为无功优化。本文首先介绍了无功补偿的基本原理和相关信息,同时阐述了可用于无功优化的算法,包括各种典型的人工智能算法。无功优化是对特定的数学模型进行寻优,本文以辐射状配电网为基础,以运行费用为目标函数,结合各个等式约束条件和不等式约束条件,构造了无功优化的数学模型。在无功优化过程中,需要进行潮流计算,本文以前推回代法作为无功优化的潮流算法。考虑无功补偿的经济性,对于规模较大的配电网,本文利用有功损耗对节点无功注入的灵敏度,选择用于无功补偿的节点。本文选择遗传算法和粒子群优化算法作为无功优化的寻优算法。通过结合保存最优个体、变化的交叉率和变异率、锦标赛方式和蜜蜂繁殖机制等理念,对简单遗传算法进行改进;通过引入动态惯性权重的思想,对传统粒子群优化算法进行改进。通过几种不同的遗传算法和粒子群优化算法,寻找无功补偿的方案。本文使用Matlab编程,测试了几种不同的遗传算法和粒子群优化算法,对无功优化进行仿真分析,证明了遗传算法和粒子群优化算法对于无功优化的有效性。对于不同的配电网模型,不同的算法具有不同的表现,寻找到的补偿方案也不一样。需要根据这些表现,选择由某种算法计算得到的无功补偿方案。