【摘 要】
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针对传统遗传算法在配电网无功优化中收敛速度慢和搜索精度不高，且易出现早熟现象问题，提出了一种混沌云遗传算法（CCGA）；该算法在云遗传选择、交叉、变异执行完一次后的基础上引入
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针对传统遗传算法在配电网无功优化中收敛速度慢和搜索精度不高，且易出现早熟现象问题，提出了一种混沌云遗传算法（CCGA）；该算法在云遗传选择、交叉、变异执行完一次后的基础上引入混沌思想，结合混沌运动的遍历性、随机性和规律性的特点，通过混沌移民操作增加了控制变量取值的多样性，从而克服传统GA中优化解落入局部最优和搜索精度不高的缺陷；将该算法分别应用到IEEE30节点配电网和甘肃玉门电网进行算例仿真验证，并与其它算法相比较；结果表明，该方法收敛速度快，效率高，搜索精度高，验证了算法的有效性和实用性。
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