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通过对IEEE-30节点系统的仿真计算表明，本文建立的动态无功优化模型是简单有效的，具有良好的实用价值。同时，算例也表明免疫粒子群算法能够及时跳出局部最优得到全局最优解，而且收敛速度快，精度高，它保证
利用粒子群算法对基于IEEE30节点的六机电力系统的最优潮流调度模型进行优化。考虑功率平衡、机组爬坡约束和出力限制约束，通过粒子群算法求解得到六个机组的最优运行计划，以达到系统的最优运行成本。
基于matlab的基本粒子群优化算法,可应用与最优潮流计算等,可供参考
基于粒子群算法优化电力系统潮流计算的方法，提供了matlab2021a版本代码及结果。适合电力系统相关专业的本科、硕士等学习使用。如需运行，请私信。
本文以IEEE30节点的六机为对象，建立了考虑功率平衡、机组爬坡约束和出力限制约束的电力系统经济调度模型。经过采用粒子群算法求解，得到了六个机组的最优运行计划，并确定了系统的最优运行成本。
利用PSO算法，通过matlab平台实现，旨在解决机组优化问题，适合初学者了解粒子群算法及其应用，程序内有相关注释，为避免算法陷入局部最优，对相关算子做了适当改进。
应用于计及磁暴扰动的电力系统无功补偿优化算法，吴伟丽，，为了补偿强磁暴导致的电力系统变压器集群无功损耗增高，将加权带精英策略非支配排序的遗传算法（WNSGA-II）应用于计及磁暴扰动的电�
电力系统中的无功问题一直是制约电网稳定性和电力质量的关键因素之一。本研究聚焦于单片机在电力系统中的应用，旨在通过无功优化实现电力系统的稳定和高效运行。论文首先对无功功率的来源和对电力系统的不良影响进行
针对粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出一种空间粒子群优化算法,通过附加一类高度参数,使粒子移动的方向和距离由单一速度决定转变成还受高度作用,构成位置、速度、高度三维参数空间,从而降低了
电力系统PMU优化配置是为了实现系统的完全可观性，通过使用基于粒子群算法的软件工具MATLAB来进行优化处理。该软件工具可以在IEEE30/39/57/118系统上进行仿真验证，以达到目标函数最少配置
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