随着全球化石能源日益紧缺以及环境污染问题日益严重,调节能源消费结构加大清洁能源的使用比例具有重大而迫切的现实意义。风力发电机组在发电过程中不产生污染气体对环境友好,且使用技术具有一定的成熟度,得到了国内外学者的广泛重视。风电机组接入配电网后可能改变潮流的分布,进而对配电网系统的有功损耗、节点电压和系统的稳定性产生一定的影响。电力系统的无功优化对系统安全稳定运行,降低网络损耗,改善电压质量有重要的作用。传统的无功优化研究大多考虑确定的系统状态,但由于风电机组出力具有不确定性因素,使得传统的无功优化手段不再适用。因此,本文在场景分析法的基础上,研究含风电机组基于多场景的配电网无功优化。首先,针对风电机组出力的随机性,采用拉丁超立方抽样及其Nataf变换得到初始场景,建立了相应的风机出力模型,进行配电网的潮流计算,得到系统输出变量的统计规律,分析了风机并网对系统的影响。其次,采用HAC算法与K均值聚类进行融合得到H-K复合聚类算法,针对传统的H-K复合聚类算法不能得到最佳数目的缺点,本文基于密度的聚类有效性指标得到最佳聚类数,进行场景缩减获得风机出力的若干典型场景。最后,根据典型场景建立了以系统有功网损最小、节点电压偏差最小为目标函数的无功优化模型,利用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解无功优化数学模型,同时,针对NSGA-Ⅱ存在的问题,利用差分进化算法对NSGA-Ⅱ算法进行改进,将改进的NSGA-Ⅱ算法应用到含风电机组的配电网无功优化数学模型中。通过IEEE 33节点进行算例分析,证明了该无功优化模型可有效降低网损、提高电压质量以及系统的稳定性,从而保证系统的安全经济运行。