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针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点，提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法（CGA）。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点，在遗传进化过程中引入混沌移民算子，通过混沌移民操作维持群体中染色体的多样性，较好地克服了传统遗传算法中由于近亲繁殖所导致的早熟问题，确保算法的全局收敛性，加快了收敛速度，提高了计算精度。通过对IEEE6节点进行仿真计算，验证了该方法的正确性和有效性。