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基于使用優化算法來計算果蠅,提出了一種修正算法研究,即無功優化和控制算法。這些算法有利于降低電力系統的有功損耗。設β為修正因子,然后代入基礎的算法中對這個基礎的FOA算法進行修正和優化,從而避免FOA算法容易僅將焦點關注于局部而非整體。采用FOA、PSO、MFOA以及內點法來研究IEEE30節點系統,通過研究對比發現,MFOA相較于其他幾種算法,計算結果較為準確,且收斂效率更高。
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在無功優化中通常是以減少線路中的有功網損、降低電網無功補償容量、提高電能質量等方面為目標進行優化。建立了以減少有功網損，降低電壓偏移以及提高電壓穩定裕度的三目標優化模型。在傳統的差分進化算法( Differential Evolution Algorithm)中，控制參數和差分變異策略在對待優化解的問題較為敏感。為克服這一缺陷進一步提出的一種具有自適應參數的的差分進化算法。首次引入全新的三角高斯變異方式，在樣本中隨機選出的三個不同的值取均值μ，標準差取任意兩差的絕對值的平均值為標準差δ進行高斯分布。將其運用于電力系統IEEE-14節點的系統中進行仿真，將傳統差分算法和粒子群算法與本算法進行比較，驗證本算法的優越性與實用性。
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