【摘 要】
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针对粒子群算法在进行无功优化时容易早熟收敛和后期收敛速度慢的特点,引入生物学中的小生境思想,采用了一种基于小生境技术的粒子群无功优化方法。该算法首先利用粒子间距离
【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
【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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针对粒子群算法在进行无功优化时容易早熟收敛和后期收敛速度慢的特点,引入生物学中的小生境思想,采用了一种基于小生境技术的粒子群无功优化方法。该算法首先利用粒子间距离划分每个小生境群体,以保证粒子种群的多样性。对于更新后的群体,利用共享机制算法和罚函数对子群中适应度较低的粒子进行处罚,以保留每个粒子群体的最优个体,从而加快算法的收敛速度。运用IEEE30节点系统进行无功优化计算,结果表明在优化条件相同时,小生境粒子群算法在对增加粒子群种群的多样性,减少迭代次数方面起到了有效的作用,并且能够获得更优的解,有效提高了优化的收敛速度。
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