随着能源的愈发紧缺和电力系统结构日益复杂,作为电力系统基本问题的最优潮流正面临着新的挑战。为了提升优化效率及求解可靠性,需要为其开发更高效、准确、鲁棒的优化算法。传统数学规划类算法依赖于初值,易收敛到局部最优;启发式算法可以跳出局部最优,但牺牲了计算速度和鲁棒性。作为一种新型的非迭代算法,全纯函数嵌入算法在电力系统潮流计算中表现出独有的优势,在求解最优潮流问题上有着很大的发展潜力。鉴于此,本文对基于全纯函数嵌入的电力系统最优潮流求解问题开展了研究,主要工作如下:（1）针对直流最优潮流问题,提出一种全纯函数嵌入算法以及基于经典经济调度的初始点选取方案。在多个不同规模的算例进行了测试,验证了此算法的有效性与可行性,并表明所提出算法具有比内点法更优的收敛速度和计算速度,在较大的负荷范围和初值选取范围内都能有效收敛。（2）针对交流最优潮流问题,提出一种重启动全纯函数嵌入算法。重启动机制将帕德近似限制在低阶计算,避免了高阶计算出现的高耗时和停滞解问题,从而有效提升算法效率。算例仿真结果表明,该算法能够准确求解交流最优潮流问题,具有优于内点法的收敛速度。（3）针对含有时间耦合约束的动态经济调度问题,提出一种启发式全纯函数嵌入算法。在重启动全纯函数嵌入算法的基础上,将启发式规则引入算法重启动环节,即根据上一过程的近似解筛除部分不等式约束,从而降低方程组的求解规模并确定合适的初始点。仿真结果表明,此算法能够高效、准确地求解静态和动态经济调度问题,且比常规全纯函数嵌入算法和内点法有更快的收敛速度和更少的执行时间。