合理分布供电系统中的无功功率是一种保证系统安全、可靠以及经济运行的前提条件,同时,合理的分布无功功率也可以有效的降低系统有功功率损耗以及提升电压质量。因此,本文为了提升当前供电系统的安全性、稳定性以及经济效益与运行效率,以减少电网有功功率网损和提升电压质量为优化目标,结合潮流计算P-Q分解法的相关特点,选取了遗传算法这种人工智能优化算法对电力系统中无功功率的分配进行优化计算,并在基本遗传算法的基础上对其进行了包括编码方式、初始种群生成以及选择、交叉和变异等步骤的改进,并用改进遗传算法对电力系统内各个控制变量进行合理配置,以达到减少供电系统有功网损和提升电压质量的目的。具体工作内容如下:(1)通过查阅关于电力系统无功优化的相关文献资料,并总结近年来电力系统无功优化运用的方法,以及常见的无功功率调整设备。在初步地了解了遗传算法相关原理和特性的相关知识后,根据本课题的需求结合无功优化实际情况和遗传算法的相关特性去选择合适的优化方案。(2)经过总结和学习前人在数学模型的建立方面的研究,建立了一个以减少供电系统有功网损和提升电压质量为目的的电力系统无功优化计算的数学模型,并列出相关的功率约束方程和变量约束方程等约束条件。(3)深入学习了遗传算法的相关知识,并在了解了基本遗传算法的原理和步骤后,分析了其优缺点,并在保留其优点的基础上,针对其缺点加以改进,使改进后的新型遗传算法更加适合解决电力系统无功优化的相关问题。(4)将传统的计算机求解潮流计算的极坐标牛顿-拉夫逊潮流计算方法优化为P-Q分解法后结合建立好的数学模型和改进后的新型遗传算法,利用MATLAB编制程序。(5)本文利用以上编译好的程序对三个IEEE理论系统进行仿真,并通过分析仿真结果表明优化过后的遗传算法相较于原始的遗传算法有更好的收敛速度和精度,且能很好解决无功优化的相关问题。为了研究经优化后的遗传算法在实际中的应用,对内蒙古薛家湾地区部分实际的线路进行了仿真实验,仿真结果表明优化后的遗传算法在实际线路中也可以很好地解决相关无功优化问题。