【摘 要】
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由于电力系统无功优化为一有多变量、多约束、非线性的组合优化问题,针对传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的算法：分别赋予传统算法中的粒子
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙理工大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60574014）.
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由于电力系统无功优化为一有多变量、多约束、非线性的组合优化问题,针对传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的算法：分别赋予传统算法中的粒子以不同的初始惯性权重,权重较大的粒子拓展搜索空间,惯性权重较小的粒子完成局部强化寻优的工作.用改进的PSO算法无功优化计算IEEE-14节点系统的结果表明：新算法不仅避免了惯性因子权重调整的困难,而且较好地协调了算法的局部与全局搜索能力,可较好地解决电力系统的无功优化问题.
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