【摘 要】
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针对标准粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）易陷入局部最优,差分进化算法（differential evolution,DE）后期收敛速度慢的缺点,提出差分粒子群算法（differential parti
【机 构】
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针对标准粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）易陷入局部最优,差分进化算法（differential evolution,DE）后期收敛速度慢的缺点,提出差分粒子群算法（differential particle swarm optimization,DEPSO）将二者进行混合优化,提高群体的收敛速度和全局寻优能力,并应用于配电网变电站规划.在变电站选址数学模型中结合Voronoi 图来确定变电站供电范围和规划容量,继而校验变电站实际负载率,简化计算过程,提高搜索效
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