【摘 要】
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提出了一种多策略融合自适应粒子群优化(MSI-APSO)算法求解电力系统无功优化问题的新方法。该方法采用分阶段调整加速因子,结合适应值自适应调整惯性权重,然后基于群体信息改
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307144)
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提出了一种多策略融合自适应粒子群优化(MSI-APSO)算法求解电力系统无功优化问题的新方法。该方法采用分阶段调整加速因子,结合适应值自适应调整惯性权重,然后基于群体信息改善部分性能差的粒子,迭代后性能改善的粒子,采取速度保持策略,从而提高了PSO全局寻优性能。针对IEEE30节点系统进行无功优化计算,并与带惯性权重的粒子群(PSO-w)算法、带压缩因子的粒子群(PSO-c)f算法、全面学习粒子群(CLPSO)算法进行了比较,表明MSI-APSO具有更好的全局寻优能力和收敛性能。
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