【摘 要】
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针对云粒子群算法（CPSO）在电力系统无功优化中易陷入局部极值和存在早熟收敛问题,将基于云数字特征（期望值、熵值、超熵值）编码的云粒子群算法进行了改进：依据解空间的变换将局部
【基金项目】
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国家自然科学基金（10972095）, 甘肃省自然科学基金（1112RJZA051）
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针对云粒子群算法（CPSO）在电力系统无功优化中易陷入局部极值和存在早熟收敛问题,将基于云数字特征（期望值、熵值、超熵值）编码的云粒子群算法进行了改进：依据解空间的变换将局部搜索和全局搜索相结合,用正态云算子实现粒子的进化学习和交叉变异操作.改进的算法在时间、存储量性能上有了明显的提高,将改进后的算法应用到IEEE30节点标准测试系统和玉门电网进行仿真运算,与其它算法进行比较.其结果表明：该方法在电力系统无功优化中能取得更好的全局最优解,加快了收敛速度,提高了收敛精度.
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