基于改进PSO算法的电力系统无功优化研究

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电力系统无功优化对保证电压质量,降低运行损耗,实现电网的安全经济运行具有重要意义。常规优化方法在处理此类问题时具有较大的局限性,而人工智能方法与之相比,具有巨大的优势和潜力。首先,从经济性考虑,采用了两种改进后的粒子群优化算法分别对以有功网损最小为无功优化目标函数进行求解。一种是混沌粒子群优化算法,把混沌扰动和混沌映射同时引入到粒子群优化算法中,以避免算法陷入局部最优,提高算法的全局搜索能力。另一种是自适应扩展粒子群优化算法,首先在速度更新公式中引入平均学习因子,得到一种扩展粒子群优化算
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