【摘 要】
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本文介绍了一种类似于遗传算法的进化算法——粒子群优化算法,并把它应用到电力系统无功优化问题中.对基本的粒子群优化算法进行了适当改进,在粒子速度更新公式中增加了一项
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院(武汉市)
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第20届学术年会
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本文介绍了一种类似于遗传算法的进化算法——粒子群优化算法,并把它应用到电力系统无功优化问题中.对基本的粒子群优化算法进行了适当改进,在粒子速度更新公式中增加了一项即上一代的全局"最优"值,相当于增加了全局极值的权重,提高了算法的收敛性.以粒子群优化算法为基础,选取适合于该算法的无功优化目标函数.通过对IEEE-14节点的仿真计算,证明了该算法优于基本的粒子群优化算法,且与遗传算法相比能在更少的迭代次数内搜索到更好的全局最优解.
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