无功优化控制是实现电网的安全、经济、可靠运行目标的至关重要的途径之一。无功优化问题本质上是非线性、多约束、非凸、离散连续变量相混合的优化问题,而人工智能算法对优化的目标函数性态依赖较小,而且能同时处理连续变量和离散变量,以其适应性强、鲁棒性高、收敛速度快等特点,在电力系统无功优化领域得到了广泛的应用。本文首先分析了 QUATRE算法和禁忌搜索算法的寻优原理。QUATRE算法具有较好的大规模搜索能力,但容易陷入局部最优,禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法能够对邻域进行选择性搜索,并且能以较大概率跳出局部最优点。根据这两种算法的特点优劣互补,提出QUATRE-TS混合算法。其次,现代电力系统无功优化问题多为多目标无功优化问题,鉴于各个目标函数之间的权重系数由决策者控制,权重系数的分配往往带有较大的主观性,影响了最终结果的准确性,因此本文将pareto理论引入QUATRE-TS混合算法,使QUATRE-TS混合算法能够更加适应多目标问题的求解。多目标QUATRE-TS混合算法主要采取了三种操作:采用快速非支配排序法建立非支配解集,采用拥挤度和拥挤度比较算子保持种群多样性,在种群进化的基础上引入精英策略。再者,基于系统运行需求,无功优化问题分为单目标优化问题和多目标优化问题。对于单目标无功优化问题,从经济方面考虑,选取有功网络损耗最小为目标函数;对于多目标无功优化问题,先考虑电网运行的经济性和稳定性,选取网损最小和静态电压稳定裕度最大这两个目标函数,再同时考虑电网运行的经济性、安全性和稳定性,选取有功网损最小、电压水平最小以及静态电压稳定指标最大这三目标函数。在处理模型不等式约束时,采用了无惩罚因子策略,避免了因惩罚系数选用不当而影响了最终解的质量问题。最后,将QUATRE-TS混合算法应用到电力系统无功优化中,在MATLAB2010b的环境下,对IEEE-14节点系统和IEEE-30节点系统分别进行单目标和多目标的无功优化,并与粒子群算法、遗传算法等进行对比,证明QUATRE-TS混合算法具有较好的全局收敛能力和收敛性能,在无功优化问题方面具有一定的优越性,通过对系统的无功优化够有效地降低网络损耗,同时还能提高电力系统电压稳定性,保证现代电网运行安全可靠。