【摘 要】
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对于电力系统中保证无功功率的最优配置一直以来都是一个令人棘手的问题。因为无功功率决定着电网中电压质量的好快，只有当电压稳定的处在一个正常的状态时才能够维持电力系统的正常运行，否则将可能会影响到系统的稳定性和安全性。面对无功功率优化问题的解决方法有许多种，其中粒子群优化算法是一种比较新颖且发展比较快速的人工智能算法。它具有容易实现、收敛速度快、鲁棒性好及比较容易找到全局最优解等优点，所以粒子群优化算
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对于电力系统中保证无功功率的最优配置一直以来都是一个令人棘手的问题。因为无功功率决定着电网中电压质量的好快，只有当电压稳定的处在一个正常的状态时才能够维持电力系统的正常运行，否则将可能会影响到系统的稳定性和安全性。面对无功功率优化问题的解决方法有许多种，其中粒子群优化算法是一种比较新颖且发展比较快速的人工智能算法。它具有容易实现、收敛速度快、鲁棒性好及比较容易找到全局最优解等优点，所以粒子群优化算法虽然发展时间比较短，却已经成功的应用在了很多领域当中。本文就是以基本粒子群算法为基础，通过对粒子群算法的改进而提出了一种新的算法，并将该算法应用在节电系统上进行了仿真，最后对仿真的结果进行了分析。
本文首先介绍了电力系统无功优化的研究背景和意义以及目前的研究现状，其中对应用于无功优化中的多种优化算法进行了简单的分析。
其次对电力系统中无功功率和电压的概念及意义进行了解释和说明，并对无功优化中的数学模型进行了介绍和分析。
然后本文详细的阐述了粒子群优化算法的研究背景、目的及基本原理，并对算法中的许多参数和几种常见的改进粒子群算法做了一定的介绍；接着针对粒子群算法可能面临的早熟现象和算法后期收敛速度比较慢的缺陷提出了改进的粒子群算法。通过在算法中增加一个阀值D来控制粒子种群的多样性，从而避免算法过早的陷入局部极值当中；其次是对粒子群算法的速度公式做了一定的改进，增加了一项粒子与其他粒子的个体最优解之间的联系，在一定程度上提高了算法后期的收敛速度。
最后为了验证本文提出的算法相对于基本粒子群算法具有更好的寻优能力，分别在IEEE-6和IEEE-30节点系统中对两种算法进行了仿真，并对仿真结果进行了分析，最终证明了本文改进的粒子群算法不论是在面临早熟现象时还是在后期的收敛速度上都要更优于基本粒子群算法。
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