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配电网网架优化是一个多目标综合优化问题,粒子群算法因其易实现、收敛速度快等特点逐渐成为电力系统优化领域研究热点之一.针对粒子群算法易陷于局部最优问题,提出一种基于聚类策略的改进粒子群算法,动态地将粒子聚类为三种级别的粒子并对应采用不同的学习模型更新速度,增强了粒子群体多样性和全局搜索能力.通过算例仿真验证了算法在配电网网架优化问题上的可行性.