为了实现节能减排的目标,全球都在努力实施能源转型战略,使可再生能源得到大力的开发和利用。随着政府的大力支持和发电技术的不断创新,可再生能源在电力行业得到了蓬勃发展,其并网比例也越来越高。而可再生能源(主要是风能和太阳能)具有较强的随机性和波动性,导致其输出功率的不确定性很强、难以预测,给电力系统运行带来了较大的影响。因此,在系统优化运行中,如何处理这些不确定性因素已成为目前研究的重点,本文针对这一问题对电力系统的无功优化进行了研究。首先,针对可再生能源出力的不确定性和负荷的波动性,分析了风能、太阳能发电系统的输出功率以及负荷功率的分布特征,进而确定其概率模型。其次,为计及可再生能源输出功率之间的相关性、获得状态变量的概率密度函数,利用Nataf变换和Gram-Charlier级数展开法对基于三点估计法的概率潮流算法进行改进,通过算例分析证明了该方法具有较高的计算精度和效率,可用于实际工程计算。然后,在传统无功优化模型基础上,加入了配电网重构的思想,同时考虑了可再生能源输出功率不确定性和负荷波动性,以有功网损期望和电压偏移期望最小为目标函数,建立了含概率约束的静态无功优化模型,并利用改进蝙蝠算法对模型进行求解,通过算例分析验证了该优化模型的正确性和有效性。最后,在静态无功优化模型的基础上,考虑系统可调设备动作次数的约束,建立了动态无功优化模型,采用一种时段解耦的方法对该模型进行解耦,并利用静态模型的优化算法进行求解,通过对静态和动态无功优化模型的优化结果进行对比分析,证明在系统可调设备的动作次数受到限制的情况下,该动态优化模型能有效降低网损、提升电压质量,可以为实际的优化运行工作提供指导性建议。