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改进型粒子群算法的电力系统无功优化研究
文献摘要：
针对粒子群算法(PSO)应用电力系统无功优化时本身特性易导致计算结果不精确的问题,首先将系统有功网损最小值作为目标函数模型;其次调整该算法的惯性权重(ω)和学习因子(c);再引入免疫算法,结合两种算法的优势进行融合,发现该方法可在一定程度弥补粒子群算法原本的缺陷,在全局范围内搜索确定最优解;最后对改进算法应用MATLAB进行检验,结果验证了理论分析的正确性.研究结果表明该方法可有效降低系统网损,提高电能质量.
文献关键词：
无功优化;粒子群算法;免疫算法;惯性权重;学习因子
中图分类号：
作者姓名：
李昂;董潇阳;纪瑾;李兴
作者机构：
陕西理工大学电气工程学院,陕西 汉中 723000
文献出处：
引用格式：
[1]李昂;董潇阳;纪瑾;李兴-.改进型粒子群算法的电力系统无功优化研究)[J].电工技术,2022(03):11-13,17
A类：
B类：
改进型粒子群算法,电力系统,无功优化,PSO,有功网损,最小值,函数模型,惯性权重,学习因子,再引入,免疫算法,最优解,改进算法,算法应用,电能质量
AB值：
0.289369
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