Un optimizador basado en gradientes (GBO) es una técnica metaheurística recientemente inspirada centrada en el enfoque basado en gradientes de Newton. En este artículo, se fusiona una versión avanzada desarrollada del GBO con un operador de cruce (GBOC) para mejorar la diversidad de las soluciones creadas. El operador de cruce fusionado hace que las soluciones en la próxima generación sean más aleatorias. El GBOC propuesto mantiene la Regla de Búsqueda de Gradiente (GSR) original y el Operador de Escape Local (LEO). El GSR dirige la búsqueda hacia áreas potenciales y ayuda en su convergencia hacia la respuesta óptima, mientras que el LEO ayuda al proceso de búsqueda a evitar óptimos locales. La técnica GBOC propuesta se emplea para colocar y dimensionar de manera óptima el compensador VAR estático de distribución (D-SVC), uno de los dispositivos de transmisión de CA flexible de distribución (D-FACTS). Se desarrolla para maximizar el ahorro energético anual a través de pérdidas de potencia en relación con diferentes niveles simultáneos de carga pico, promedio y ligera. Su relevancia se prueba en tres sistemas de distribución de nodos IEEE 33, 69 y 118. Basándose en el GBOC propuesto, las salidas de los D-SVC varían de manera óptima con el nivel de carga. Además, sus calificaciones instaladas se manejan como una restricción adicional relacionada con dos niveles de compensación del 50% y 75% de la carga total de potencia reactiva para reflejar un límite de instalación financiera. Las aplicaciones de simulación del GBOC propuesto declaran grandes ahorros económicos en pérdidas de energía anuales para los tres sistemas de distribución con niveles crecientes de compensación e iteraciones en comparación con el caso inicial. Además, la efectividad del GBOC propuesto se demuestra en comparación con varias técnicas, como el GBO original, el algoritmo de enjambre de salp, el algoritmo de mangosta enana, la evolución diferencial y la optimización de tejones.