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自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用-电网技术
30 卷 8 期 电 网 技 术 Vol. 30 No. 8 2006 年4 月 Power System Technology Apr. 2006 文章编号：1000-3673 （2006 ）08-0019-06 中图分类号：TM732 文献标识码：A 学科代码：470 4054 自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用 文，刘玉田 （山东大学电气工程学院，山东省 济南市 250061 ） Adaptive Particle Swarm Optimization and Its Application in Reactive Power Optimization ZHANG Wen，LIU Yu-tian （School of Electrical Engineering，Shandong University，Jinan 250061 ，Shandong Province，China ） ABSTRACT: Some parameters in the traditional particle [5-8] 统的诸多研究领域得到了应用 。 swarm optimization (PSO) algorithm need to be predefined by 粒子群优化(particle swarm optimization，PSO) test, so the algorithm’s practicability is restricted. For this 算法是Kennedy和Eberhart 在1995年提出的一种新 reason, the authors propose an adaptive particle swarm [9] 的进化计算方法 。该算法源于对鸟群或鱼群捕食 optimization (APSO) algorithm and apply it to reactive power 行为的研究，是通过对简单社会系统的模拟而发展 optimization of power system. This algorithm can adj ust parameters automatically in the optimization process to find the 起来的。该算法虽然简单，却已经显示出很大的应 global optimal solution. The reactive power optimization 用潜力，目前已应用于电力系统无功电压控制、最 results of an actual 151-bus power system with 71 control [10- 16] 优潮流计算以及机组组合等问题 。但因其收敛 variables show that the proposed algorithm is more efficient 性受参数影响较大，故通常对于具体问题需根据经 than traditional PSO in searching global optimal solution. 验反复试凑来确定参数。文献[14-16]对PSO算法进 KEY WORDS:
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