随着电网容量和用电设备的增加,用户对供电质量的要求也越来越高。无功功率的不均衡分布会使系统电压质量和传输能力下降,网损增加,而无功优化可以有效地降低电网的有功损耗,提高电压合格率,进而提高供电质量。因此研究电网无功优化既有理论意义,又具有实际应用价值。本文在阐述了电力系统无功优化的目的和意义后,介绍了无功优化控制问题研究的发展和动态,同时比较了各种优化算法的优缺点和使用范围,分析了应用粒子群优化算法进行无功优化的可行性。电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合整数非线性规划问题,其控制变量既有连续变量又有离散变量,使得优化过程十分复杂。粒子群优化算法是一种智能优化算法,对于高维复杂函数,一般粒子群算法收敛速度慢且容易“早熟”收敛。为了解决粒子群算法优化的这些不足,提出了动态惯性权向量,细化各维的搜索,提高收敛速度；引入维变异算子,以解决算法容易陷入局部最优的问题,并提出变异保持策略提供更均匀的变异以提高变异效率。本文选取电网有功网损最小作为优化问题的目标函数,同时把节点电压越限和发电机无功出力越限作为惩罚函数。本文应用数值仿真软件Matlab 7.0编写粒子群优化算法的主程序,并通过Matpower电力系统潮流包计算系统潮流。对6个典型测试函数进行了仿真优化计算,试验结果表明改进的算法相比于所对比的算法有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。对IEEE-14和IEEE-30节点系统优化后得到的结果证明该算法应用于电力系统无功优化是切实可行的。