电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一种有效手段，是降低网络有功损耗、提高电压质量的重要措施。因此，电力系统无功优化问题的研究，既有理论意义，又具有实际应用价值。电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，其优化过程十分复杂。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，比较适合于求解电力系统无功优化问题。本文在对陆地电力系统与船舶电力系统对比、分析的基础上，参考陆地电力系统无功优化问题的数学模型，结合船舶电力系统的特点，建立船舶电力系统无功优化问题的数学模型。其数学模型包括功率方程约束、变量约束和目标函数等。船舶电力系统无功优化的目标函数是多种多样的，包括技术性能指标和经济指标两个方面，有可能因侧重点不一样而存在差别，可以是：系统无功补偿容量最小；系统有功网损最小；系统电压质量最好；系统总的费用最小。本文选取的是系统有功网损最小。针对船舶电力系统的特点，采用扩展关联矩阵法进行网络拓扑结构在线分析，其中的扩展关联矩阵是将支路及节点按照供电关系进行编码并依次扩展而成，直观自然地反映了电网结构。同时运用了带有网络拓扑结构识别的实用潮流计算方法一改进的节点电势法。本文介绍了遗传算法的基本原理、特点，遗传算法的遗传操作和应用步骤。研究了遗传算法应用于无功优化求解的运算流程，并且对遗传算法进行改进，包括初始种群的生成；自适应的交叉、变异率；最优保持策略。并且通过测试函数证明改进算法能很好的提高系统的寻优能力与收敛速度。使用本文所提出的改进算法对12节点环形船舶电力系统进行了优化计算。且与基本遗传算法的优化结果进行了比较，结果验证了本文所采用改进算法与基本遗传算法相比提高了计算速度，同时也改善了算法的收敛性。