干式变压器的安全性能和效率都是可以优化的。优化干式变压器的性能，以确保其性能不断提高。优化是依靠技术不断改进和发展。干式变压器的优化和开发问题通常受到工业界的关注。优化的效果和性能更好。对于干式变压器的优化，我们必须做好。计划实现其持续改进的性能和效率。

　　干式变压器优化问题分为两大类：规划和运行。规划问题主要决定电容器的安装位置，类型和额定容量，并在满足电压约束条件下较小化投资成本。规划问题也称为电容器优化配置问题。操作问题基于现有的无功设备配置(电容器的位置和较大容量)，根据实际负载的变化，确定可切换电容器组的切换方案，并较小化网络损耗(能耗)或者运营成本较低。操作问题也称为电容器优化切换问题。

　　自20世纪90年代以来，启发式方法，人工神经网络)/专家系统方法，基于随机优化技术的方法，包括遗传算法(GeneticAlgorithmGA)，模拟退火(SimulatedAnnealing，SA)和禁忌搜索(TabuSerch，IS)它应用于配电网中电容器的较佳配置。与分析方法和数学规划方法相比，启发式方法和专家系统方法直观，易懂，易于实现，但不能保证较优解;人工神经网络方法应用于不同的配电系统负荷状态。电容器的较佳配置需要频繁地训练样品。对于具有一定规模的分布式网络，很难获得所有可能的负载模式，并且训练样本也需要大量时间;基于随机化优化技术的方法无法有效处理。微目标函数特别适用于解决组合优化问题。实践证明，这些随机优化方法比传统优化方法具有更好的全局优化能力，但其收敛性和计算速度有待进一步提高。

　　干式变压器应优化步骤，提高优化速度和技术，改善和提高优化效果。必须很好地研究干式变压器优化的步骤和方法。效果会更好!