由于近年来国家对东北的政策支持,使得东北区域经济发展迅速。由此导致的电网负载增加以及将大量的非线性冲击负载并入电网,造成系统缺乏无功容量配置和无功补偿调整方法,随着运行方式以及无功功率的影响使得母线电压的变化很大。由此可见,变电站容量优化设计和动态优化控制已经成为目前提高电能质量研究的重点。经济发展对电网的影响就是大量非线性、冲击性负荷的接入,变电站母线电压因缺少无功调节方法而产生很大波动,所以电网的无功优化设计与动态无功优化研究日益显得重要。过去人们使用的无功优化方法是针对某一时刻的固定负荷进行计算,但电力系统是时刻运行的,负荷也是时刻变化的,所以旧方法并不能满足电网实际需要。变电站动态无功优化将系统的考虑电网中随着时间各个节点负荷的变化、无功补偿设备的动作次数约束等,将人工智能方法用于控制设备动作时间的合理分配计算中,从而进行整体优化。本文研究变电站无功优化设计与动态无功优化,所做主要工作如下:（1）从电能质量影响方面分析研究不同配置种类的静止型无功补偿装置（SVC）。对电网无功负荷情况进行计算,并针对计算结果进行静止型无功补偿装置（SVC）设计与配置。对引入晶闸管控制电抗器（TCR）的配置情况进行谐波电流计算和滤波器设计。（2）利用潮流计算和差值算法进行变电站无功优化设计计算,并对区域电网内各个变电站的无功补偿容量进行最优分布计算。用实际的区域电网和变电站参数作为算例,对静止型无功补偿装置（SVC）的优化设计参数进行验证。（3）针对遗传算法在求解无功优化问题时种群过早收敛导致无法找到最优解等不足,本文提出基于隔离小生境遗传算法无功补偿动态优化。为了便于对无功补偿装置动态优化进行计算,将动态的日负荷曲线按24小时划分为24个的静态优化情况进行计算,得到控制结果。利用控制结果与无功补偿设备的动作次数限制,进一步合理分配动作时间,从而调节系统电压稳定性。