【摘 要】
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本文针对粒子群优化算法在进化中早熟收敛的问题,将克隆选择思想引入到粒子群算法中,提出一种基于粒子群和克隆选择混合算法的无功优化方法。在算法进化过程中利用克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异和消亡补充算子的采用,能有效维持种群的多样性,避免算法早熟收敛。同时利用PSO粒子群优化算法指导变异抗体通过更新速度和位置来加速最优解的寻找,提高收敛速度。将基于该算法的无功优化方法在IEEE
【机 构】
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东北电力大学 电气工程学院 吉林省 吉林市 132012 天水供电公司 甘肃省 天水市 74100
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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本文针对粒子群优化算法在进化中早熟收敛的问题,将克隆选择思想引入到粒子群算法中,提出一种基于粒子群和克隆选择混合算法的无功优化方法。在算法进化过程中利用克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异和消亡补充算子的采用,能有效维持种群的多样性,避免算法早熟收敛。同时利用PSO粒子群优化算法指导变异抗体通过更新速度和位置来加速最优解的寻找,提高收敛速度。将基于该算法的无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其它算法的无功优化方法进行比较,算例结果验证该算法具有较高的收敛速度和计算精度。
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