【摘 要】
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针对电力系统无功优化中的粒子群算法收敛慢、计算效率低且易于陷入局部最优解等问题,将共享机制引入免疫粒子群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,该算法在初始化时,
【机 构】
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东北电力大学 吉林 吉林市 132012
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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针对电力系统无功优化中的粒子群算法收敛慢、计算效率低且易于陷入局部最优解等问题,将共享机制引入免疫粒子群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,该算法在初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀。并用记忆粒子和克隆选择来更新粒子,这样可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性。IEEE-30节点系统算例仿真表明,本文所述算法与其它PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。
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