从电力市场角度出发，在研究变速恒频双馈异步风电机组（DFIG）功率特性的基础上，按照无功功率流向的不同以及无功功率与有功功率的关系，将DFIG输出功率分为3个运行区域，并给出各个区域内无功功率费用计算函数。建立以有功网损、无功功率费用及电压越限最小为目标函数的无功优化模型，采用基于自适应步长的细菌觅食优化-粒子群优化混合智能算法进行求解，避免了标准细菌觅食算法易陷入局部最优解的缺点，进一步提高了优化前期的全局搜索能力和优化后期的局部搜索能力。仿真算例表明，所提方法有效降低了系统网损，并充分调动风电场参与电网无功电压调节。

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题，基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略，避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时，采用离散变量取整方法，加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型，并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真，结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性，能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。

针对油田区域配电网负荷大、无功严重不足、电力损耗大的特点,提出了一种适用于油田区域电网的无功优化方法。该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和有效性。

可在matlab中直接运行出结果。通过matlab程序用粒子群算法对无功补偿容量进行调整，得到一组最优无功补偿装置容量，将装置投入IEEE33节点得到优化后的节点电压和系统网损，可验证粒子群算法在配电网中无功优化的可行性。