无功优化是减小网损，改善电能质量，提高电力系统稳定性的重要手段。传统的无功优化问题主要是通过调节发电机端电压、有载调压变压器分接头和无功补偿装置投切组数，达到降低网络损耗，改善电能质量的目的。近年来，分布式发电技术由于其成本低、能源利用率高和对环境友好等优点，得到了国内外学者广泛关注。分布式电源并网改变了传统配电网单向流动的特点，部分分布式电源甚至可以通过在一定范围内控制其无功功率输出来参与无功优化，一定程度上增加了无功优化的难度，同时对无功优化算法的要求也在提高。随着配电网规模扩大以及分布式电源的并网，对含分布式电源的配电网多目标无功优化问题进行研究具有十分重要的理论意义和实际价值。　　本文基于改进DE算法对含分布式电源的配电网无功优化问题进行了研究。对含不同类型分布式电源的潮流算法进行改进，分析了分布式电源并网对配电网潮流、电压以及网损的影响。建立以有功网损为目标函数的单目标配电网无功优化数学模型，提出混沌参数自适应差分进化算法来求解无功优化问题。相对于传统的差分进化算法，对其控制参数引进了参数自适应策略，并将差分进化算法与混沌优化算法相结合。应用混沌映射原理来产生差分进化算法初值，当种群适应度方差小于给定值时，在当前最优值附近基于混沌扰动进行局部深度搜索。基于IEEE33节点配电网系统进行仿真验证，结果表明本文提出的混沌参数自适应差分进化算法具有极好的收敛性和稳定性，能有效解决以有功网损为目标的单目标无功优化问题。　　建立以有功网损、电压稳定性和无功补偿投资为目标函数的多目标配电网无功优化数学模型，在Pareto最优理论的基础上提出了求解多目标问题的混沌参数自适应差分进化算法。基于IEEE-33节点配电网系统进行仿真分析，结果验证了本文所提出的的多目标优化模型和改进算法的可行性与有效性。本文所提出的混沌参数自适应差分进化算法能够提供一组无功优化方案供决策者根据需求灵活选择，各优化方案都能明显改善系统的有功网损与电压稳定性。