能源是国民经济发展的物质基础,随着化石能源的匮乏以及可持续发展理念的提出,积极寻求绿色、洁净、低碳、高效的可再生能源成为我国能源发展的战略方针。小水电作为绿色清洁能源,在缓解能源紧缺问题以及环境保护方面做出重要贡献,然而径流式小水电自身调节能力弱,易受季节波动影响,冬季枯水期,小水电发出的电能锐减,负荷加重,由于小水电输电距离长、电气联系弱,造成电网末端电压偏低,夏季丰水期,小水电满发功率,而电能就地消纳能力弱,造成局部电网电压普遍偏高,威胁配电网的安全稳定运行。对小水电接入的配电网进行无功优化,可以提升配电网的电压质量、减少网络损耗、增强小水电的消纳能力、充分发挥小水电的积极作用。本文对含小水电的配电网研究现状进行概述,着重介绍了含小水电的配电网无功优化模型,以及优化求解方法。通过建立小水电并网模型对电压分布特性、网损、以及电压无功调整原理进行理论分析,对不同并网容量、不同并网位置、以及不同运行方式下的小水电进行仿真分析。由仿真结果可知小水电并网容量、并网位置、运行方式对配电网电压分布特性和网损有重要影响。对基于Pareto最优解的多目标问题处理方法的原理和相关概念进行分析,阐述了粒子群优化算法的基本原理,由于传统多目标粒子群算法在处理无功优化问题时,虽然采用随机初始化,但种群分布特性较为散乱,导致粒子缺失遍历性和多样性,算法收敛性能下降,易陷入局部最优,使得到的Pareto最优解集的多样性和分布特性变差。本文提出一种基于黑洞机制的自适应混沌多目标粒子群算法,在算法初期采用Henon映射对粒子群体进行混沌初始化,增强粒子的遍历性,提高了解的多样性;通过引入随机黑洞机制,加强对全局最优粒子邻域的搜索能力扩大寻优半径;采用改进的自适应参数调整策略,对算法前期和后期的寻优能力进行自适应调整,提升算法的收敛性能,使算法更容易寻得全局最优解,并最终得到选择性强、多样性和均匀性较好的Pareto最优解集。含小水电的配电网无功优化问题涉及多变量、多目标、多约束,是典型的混合非线性规划问题,传统无功优化模型在建立时常以单目标为主,或采取模糊理论以及权重的思想将多目标问题转化为单目标问题进行求解,优化结果具有较大的局限性。为此,本文从经济性和电网运行的安全稳定性两方面考虑,构建以网损和电压偏差最小为双目标函数的无功优化模型。基于Matlab软件使用本文改进算法分别以IEEE-30节点模型和陕南某地区含小水电的实际配电网模型,对所建立的无功优化模型进行仿真与分析,均能得到多样性和均匀性较好的Pareto最优解集,证明该算法具有较好的收敛性能和全局搜索能力,且优化后能够有效减少系统网损,提升电压合格率,为决策者提供可选择的无功优化结果,对于小水电接入的配电网无功优化研究具有一定的参考价值。