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随着城市及经济的不断发展,电力系统的规模也在不断增加,并且日趋复杂。电力系统无功优化作为一种保障电力系安全运行的重要手段,需要具备求解更高复杂度问题的能力。研究电力系统无功优化既有经济价值,又能够切实的提高系统安全运行系数。粒子群优化算法作为一种人工智能优化算法,在处理电力系统无功优化这种高维复杂函数时,一般会出现收敛速度慢并且容易陷入局部最优等特点。为了解决这些问题,本文总结了粒子群算法的优缺点及研究现状后,提出了虚拟极值粒子群算法,该方法首先采用蒙特卡洛模拟技术对初始种群进行预判断,防