【摘 要】
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针对粒子群算法(PSO)应用电力系统无功优化时本身特性易导致计算结果不精确的问题,首先将系统有功网损最小值作为目标函数模型;其次调整该算法的惯性权重(ω)和学习因子(c);再引入免疫算法,结合两种算法的优势进行融合,发现该方法可在一定程度弥补粒子群算法原本的缺陷,在全局范围内搜索确定最优解;最后对改进算法应用MATLAB进行检验,结果验证了理论分析的正确性.研究结果表明该方法可有效降低系统网损,提高电能质量.
【机 构】
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陕西理工大学电气工程学院,陕西 汉中 723000
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针对粒子群算法(PSO)应用电力系统无功优化时本身特性易导致计算结果不精确的问题,首先将系统有功网损最小值作为目标函数模型;其次调整该算法的惯性权重(ω)和学习因子(c);再引入免疫算法,结合两种算法的优势进行融合,发现该方法可在一定程度弥补粒子群算法原本的缺陷,在全局范围内搜索确定最优解;最后对改进算法应用MATLAB进行检验,结果验证了理论分析的正确性.研究结果表明该方法可有效降低系统网损,提高电能质量.
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