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針對粒子群優(yōu)化算法易早熟收斂的缺點，提出一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(ASPO)，將物種的概念引入種群多樣性測度中，利用種群多樣性信息對慣性權(quán)重進行非線性的調(diào)整，并引入速度變異算子和位置交換算子，增強算法的全局收斂性能。將APSO算法應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化，對IEEE-30節(jié)點系統(tǒng)進行仿真計算，仿真結(jié)果表明，系統(tǒng)網(wǎng)損從5.988 MW降到4.889 MW，下降率為18.36%，算法的收斂精度和收斂穩(wěn)定性均較當前常用方法有明顯的提高。
關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化；種群多樣性；自適應(yīng)變異；無功優(yōu)化
關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化；種群多樣性；自適應(yīng)變異；無功優(yōu)化
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