电力系统无功优化是在电力系统给定运行条件下,通过调节发电机机端电压、可调变压器分接头和无功补偿装置补偿容量,在满足约束条件的前提下,实现降低网损,改善电能质量等目标。电力系统无功优化能够提高电力系统的安全性和经济性,具有重要的理论价值和现实意义。　　 电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束、多目标的混合非线性规划问题,操作变量有连续变量也有离散变量,优化过程较为复杂。考虑到负荷变化以及设备动作次数,本文将电力系统全天负荷曲线分为24个时段,分别采用遗传算法对各时段进行静态无功优化,然后以设备动作次数最小为目标函数,采用遗传算法进行优化。　　 本文首先通过灵敏度法确定电力系统无功补偿点,然后采用改进的遗传算法,对操作变量采用混合编码方式,采用了自适应的交叉率和变异率,并且对进化终止条件做了改进,分时段求解各时段的无功补偿方案,综合考虑电力系统网损和设备动作次数,较好地实现了动态无功优化。算例表明,该方法有较好的全局收敛能力和收敛速度。　　 在基于改进遗传算法的无功优化的理论研究基础上,将无功优化方法应用到企业能量管理系统中,为企业提供动态无功优化服务。除了动态无功优化,企业能量管理系统在电气监控系统的基础上,通过其他各种节能增效措施,例如负荷预测、节能调度、能效分析、低碳效益分析等,促使企业高效、优化和经济用电。