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应用传统粒子群算法(PSO)于电力系统无功优化问题存在收敛精度不高、陷入局部最优的缺点，利用微分进化算法(DE)的随机变异性，将当前所产生的局部最优值进行变异，再重回PSO搜寻全局最优值，从而提高了PSO算法的寻优特性，应用于IEEE30节点，验证所提算法是可行和有效的。
粒子群与微分进化算法在无功优化中的应用
【摘 要】
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应用传统粒子群算法(PSO)于电力系统无功优化问题存在收敛精度不高、陷入局部最优的缺点，利用微分进化算法(DE)的随机变异性，将当前所产生的局部最优值进行变异，再重回PSO搜寻全局最优值，从而提高了PSO算法的寻优特性，应用于IEEE30节点，验证所提算法是可行和有效的。
【机 构】
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德恩电力集团有限公司,黑龙江齐齐哈尔 161005 东北电力大学电气工程学院,吉林吉林 13201
【出 处】
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中国自动化学会第二十五届青年学术年会
【发表日期】
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2010年4期
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