摘要：传统的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法易陷入局部最优,因此引入了混沌优化形成混沌粒子群（Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO）算法以减小粒子陷入局部最优的可能,并在此基础上结合了差异进化（Differential Evolution,DE）算法中的交叉操作得到改进粒子群优化（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）算法以增加粒子的多样性,从而增加获得更优解的可能。为验证算法有效性,将PSO、CPSO和IPSO基于Matlab软件分别对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,IPSO算法能找到质量更高的解,且收敛特性更好,体现了算法改进的优越性。通过该仿真实验,既可加强学生运用仿真软件的能力,又可加深学生对无功优化的理解和对智能算法的认识,从而有效提高教学质量。

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