众所周知，在电力配电网中安装并联电容器可以有效地降低网损，但不同的安装地点与安装容量将产生不同效益。于是如何在规划过程中选择合适的安装地点与安装容量，才能在尽可能少的成本下获得最大的补偿收益（即在一定的约束条件下，使有功网损与电容器的各种投资费用在规划期内的总和最小化）成为了人们的研究目标。这就是并联电容器的优化配置问题。 本文以遗传算法为主要数学工具，对配电网电容器优化配置问题进行了深入研究。在已有的研究基础上提出了两种方法来分别处理该优化问题。方法一：先在最大负荷下定出电容器的安装位置和各节点最大安装台数，然后在此基础上其他负荷下电容器的投切情况与固定电容器的数目再定出总收益。方法二：先在最小负荷下计算出固定电容器的数目，然后在此基础上计算其他负荷下所需安装的可投切电容器数目再定出总收益。最后以算例验证了以上两种方法的有效性和实用性。 基于支路电流的前推回代法适合配电网潮流计算，具有速度快，精度高的优点；遗传算法具有寻优能力强，优化效果好，能方便处理离散变量的特点。本文将二者结合起来，并且针对配电网特点对遗传算法进行改进，提出如下的改进遗传算法：在适应度函数中，采用动态罚函数系数；利用安装台数均为整数变量这个特点，采用十进制整数编码，减小计算量，增加实用性；在选择初始种群时，采用定制的初始种群的形成方法，使初始种群尽可能分布于整个解空间；选择方法采用竞争法，避免“早熟”现象；采用动态交叉率和变异率进行交叉和变异，加快收敛速度和精度。 计算结果表明本算法收敛速度和全局收敛性均很好，能快速准确的确定电容器的配置情况，使系统网损和电压合格率均得到优化，此外还可以节约能源，减小系统运行成本，提高供电质量，在当前来说是非常具有实际意义的。