粒子群算法强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

资 源 简 介

粒子群算法强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，在解决电力系统无功优化问题中表现出良好的全局搜索能力。传统PSO通过个体最优和群体最优引导粒子搜索，但容易陷入局部最优。

强引导粒子群算法改进了这一缺陷，通过引入动态权重或精英保留策略，增强优质粒子对群体的引导作用，从而加快收敛速度并提高优化精度。

混沌优化则利用混沌运动的遍历性和随机性，在PSO陷入停滞时扰动粒子位置，帮助算法跳出局部最优。将混沌映射（如Logistic映射）与PSO结合，能有效平衡全局探索与局部开发能力。

在电力系统无功优化中，这种混合算法可同时优化无功补偿设备容量和变压器分接头位置，降低网损并改善电压稳定性。其核心思想是通过强引导维持搜索方向性，利用混沌扰动保持种群多样性，最终获得更优的无功配置方案。