配电网是将电源系统或输变电系统与用户设施连接起来，向用户分配电能和供给电能的重要环节。它具有R/X值较高、节点支路数目庞大、正常运行时网架呈辐射状等特点。合理的进行配电网无功规划优化是改善电压质量和降低网损的有效措施之一。　　配电网无功规划优化是在满足技术条件下，使配网电能损耗下降带来的经济效益与新增无功补偿设备所需增加投资之间的净收益最大。目前有多种配网无功规划优化方法，可分为工程导则或实用方法、经典优化算法、人工智能的优化法和混合法。其中，遗传算法的应用较为普遍。　　现有遗传算法在用于配网无功规划优化时，初始种群的产生一般是在补偿点个数人为事先设定的条件下进行的，这可能妨碍解的最优性；而且各点补偿容量上限及其初始补偿容量的确定也未见报道，不适当的方法可能使初始种群包含很大比例的无效解，使解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。　　本文基于一般遗传算法、配网节点优化编号和辐射状配网特点，提出了一种新颖的用于配电网无功规划优化的遗传算法，它能有效地生成初始种群。提出的方法既有序又随机，有序是因为它对补偿点进行无功补偿是按优化编号由大到小的顺序进行的，并且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响；同时它又是一种随机的方法，因为它对每个补偿点组数的选择是在零和最大补偿组数之间随机产生的。通过动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数，使得由此生成的初始种群包含的几乎全是可行解。另外，采用最大补偿效果下是否可获得净收益来筛选补偿节点以及初始种群中解，可大大缩小解空间；文中还对如何进行多组标准电容器容量在一个节点的补偿问题提出了一种简单有效的方法。　　本文采用的节点编号方法是通过新编号顺序和各父节点信息来汇总各节点下游潮流和上游支路。不管对于辐射型配电网络的潮流计算，还是配网无功规划优化的计算，这种节点编号方法都是高效、实用的。本文也对并联电容器补偿装置的市场价格进行了调研，得出了不同的投资费用模型。　　依照本文配网无功规划优化的模型和算法，在《供电网计算分析及辅助决策软件》（简称CEES）计算平台上，编制了配网无功规划优化应用计算软件。将提出的改进遗传算法应用于IEEE33试验系统和多个实际配电网算例，结果表明本文提出的方法用于求解无功规划优化问题在计算精度和速度上都是很有效的。