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针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种改进的遗传算法一基于相似性自适应学习的遗传算法,为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力,采取了以下改进措施:①针对遗传算法产生新解无序,提出邻域搜索策略;②为提高算法的搜索效率和效果,按适应值相似性对个体分级、加速;③为提高收敛速度,提出了邻域收缩策略。将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化,在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进遗传算法的有效性。