【摘 要】
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针对无功优化问题非线性、非连续性等特点以及大范围内无功优化控制变量较多的问题,提出基于协同进化的无功优化算法以及相应的求解步骤.协同进化算法借鉴分解协调的思想,将
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针对无功优化问题非线性、非连续性等特点以及大范围内无功优化控制变量较多的问题,提出基于协同进化的无功优化算法以及相应的求解步骤.协同进化算法借鉴分解协调的思想,将无功优化问题分解为一系列相互联系的子优化问题,每个子优化问题对应于进化算法的一个种群,各种群通过共同的系统模型相互作用,共同进化,从而使整个系统不断演进,最终达到问题求解的目的.与常规的遗传算法相比,协同进化算法不但能得到更好的优化结果,收敛性好,而且克服了普通遗传算法计算时间过长的缺点,算例结果表明,该算法更适合于求解大系统的无功优化问题.
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