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针对传统BCC算法中的忽略原有运动惯性而导致过早收敛的问题,提出了改进的BCC算法,并对其应用于电力系统无功优化问题进行研究.引入惯性因子,使得该算法能在考虑邻域内种群优良信息的同时计及细菌本身运动惯性,在结合电力系统无功优化特征的基础上进行惯性权重因子的动态调节,从而取得问题的全局优化解.通过对IEEE30节点的标准算例测试,验证了改进BCC算法在提高电网无功优化的收敛速度和优化效果上有令人满意的性能. 相似文献
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针对传统BCC算法中的忽略原有运动惯性而导致过早收敛的问题,提出了改进的BCC算法,并对其应用于电力系统无功优化问题进行研究。引入惯性因子,使得该算法能在考虑邻域内种群优良信息的同时计及细菌本身运动惯性,在结合电力系统无功优化特征的基础上进行惯性权重因子的动态调节,从而取得问题的全局优化解。通过对IEEE30节点的标准算例测试,验证了改进BCC算法在提高电网无功优化的收敛速度和优化效果上有令人满意的性能。 相似文献
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