随着国民经济的迅速发展，用电负荷的急剧增加，电力系统安全经济运行日益受到人们重视。而系统备有充足的无功电源，无功电源的合理分布是电力系统安全经济运行的基本条件之一。无功备用不足会给系统稳定带来隐患；但过多的无功备用不仅浪费不必要的投资，也会增加供电部门管理负担。因此，进行无功规划优化确定无功补偿方案，不仅是指导管理人员进行电网无功电源建设的有力工具，也是保证电力系统安全经济运行和优质供电的重要措施。 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然进化机制的搜索方法，通过对个体进行复制、交叉、变异等操作完成搜索过程。与其他传统优化算法相比，除具有高度并行、随机搜索等特性外，遗传算法还具有不要求目标函数是否连续或可微等优点。目前，基于遗传算法的优化方法在电力系统中得到广泛的应用，如系统规划、经济调度、机组检修及故障诊断等。 在背景章节里，本文首先对电力系统无功规划优化问题的研究内容、研究方法、数学模型及目标函数进行了详细的探讨和划分，并结合工程实际，在综合无功规划优化的基础上，引入了固定投资额思想。其次，对所采用的无功规划优化研究方法——遗传算法进行综述，简要的介绍了常规遗传算法的工作原理及算法的一些高级实现技术。在此基础上，给出了充分体现电力系统无功规划优化问题特点的改进遗传算法的完整实现方案。最终，将所得算法用于求解IEEE 30节点系统无功规划优化问题，对仿真试验结果进行了比较分析。具体研究内容包括： 第一，本文对无功规划优化的数学模型，包括目标函数及约束条件进行了重新的选择和建立，引入了固定投资额思想。 第二，针对电力系统无功规划优化问题特点，本文对常规遗传算法的改进包括：初始群体产生策略、编码方案、交叉算子和变异原则等。本文进一步采用变群体规模的伪并行遗传算法，增加初始解群体的多样性以改善最优解的质量，以增强算法局部搜索能力。 第三，针对固定投资规划问题，本文提出了固定投资规划的遗传算子及启发式策略。 本文采用的固定投资无功规划优化目标函数，经济评价更合理，且较好地解决了实际规划中资金受限问题。采用遗传算法求解电力系统无功规划优化问题，