【摘 要】
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针对目前现有粒子群优化算法在寻优过程中表现出的易陷入局部最优的缺点,采用了将惯性权重的线性时变与学习因子两个参数的异步时变相结合,实现粒子群参数在优化过程中的自适应调整,从而提高算法获得全局最优解的能力。通过对IEEE6节点的无功优化结果,表明该算法较传统的算法具有较好的收敛精度和更强的全局寻优能力。
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院 吉林 吉林 132012
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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针对目前现有粒子群优化算法在寻优过程中表现出的易陷入局部最优的缺点,采用了将惯性权重的线性时变与学习因子两个参数的异步时变相结合,实现粒子群参数在优化过程中的自适应调整,从而提高算法获得全局最优解的能力。通过对IEEE6节点的无功优化结果,表明该算法较传统的算法具有较好的收敛精度和更强的全局寻优能力。
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