【摘 要】
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电网无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，优化过程复杂繁琐。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
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电网无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，优化过程复杂繁琐。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化搜索算法，可用于解决含有离散变量的复杂优化问题。针对传统遗传算法的收敛速度慢，易陷入局部最优解等缺陷，提出一种基于遗传模拟退火思想求解电力系统无功优化的新算法，并引入灵敏度分析．对基本遗传算法的编码、初始种群、适应度函数和交叉、变异策略等进行改进。使用本文算法对IEEE14节点进行优化计算，仿真结果证明了本文模型和算法的实
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