【摘 要】
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本文应用粒子群算法来解决配网电容器优化配置问题，建立了相应的数学模型，目标函数包括了系统有功损耗费用和补偿电容器投资费用。在标准粒子群算法的基础上对算法进行了改进，引入高斯变异，增强了算法跳出局部最优的能力。利用基于专家先验知识的模糊推理系统选择补偿候选节点，缩小了算法的搜索空间，提高了效率。对一个69节点测试系统的优化配置结果验证了算法的可行性。
【机 构】
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东南大学电气工程系,江苏南京 210096 江苏省盐城供电公司,江苏盐城 224002
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会
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本文应用粒子群算法来解决配网电容器优化配置问题，建立了相应的数学模型，目标函数包括了系统有功损耗费用和补偿电容器投资费用。在标准粒子群算法的基础上对算法进行了改进，引入高斯变异，增强了算法跳出局部最优的能力。利用基于专家先验知识的模糊推理系统选择补偿候选节点，缩小了算法的搜索空间，提高了效率。对一个69节点测试系统的优化配置结果验证了算法的可行性。
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