【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法（WOA）在求解高维、复杂问题时易陷入局部最优的缺点，提出一种平均群改进鲸鱼优化算法（AWOA）求解电力系统的最优潮流问题。采用平均群距离公式更新鲸鱼的种群位置矩阵，避免个体向量选取的随机性，强化算法中包围、搜寻猎物阶段的搜索能力；结合非线性收敛因子，平衡算法的全局搜索和局部开发能力。然后，运用Levy飞行策略在最优解附近进行小范围搜索，帮助算法后期跳出局部最优；在IEEE30节点
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61771008）；
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针对鲸鱼优化算法（WOA）在求解高维、复杂问题时易陷入局部最优的缺点，提出一种平均群改进鲸鱼优化算法（AWOA）求解电力系统的最优潮流问题。采用平均群距离公式更新鲸鱼的种群位置矩阵，避免个体向量选取的随机性，强化算法中包围、搜寻猎物阶段的搜索能力；结合非线性收敛因子，平衡算法的全局搜索和局部开发能力。然后，运用Levy飞行策略在最优解附近进行小范围搜索，帮助算法后期跳出局部最优；在IEEE30节点系统上进行最优潮流的仿真实验，并与现有的其他智能算法进行比较。结果表明：AWOA算法具有更快的收敛速度，更高的求解精度，显著提升了算法的寻优效率，验证了改进方法的有效性。
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