【摘 要】
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动态无功优化一般是将一天的负荷预测数据划分成若干个时段，为避免控制设备频繁操作，引入了控制设备的允许动作次数约束，将控制设备的动作次数约束还原成经济成本，并与当前时段下的电能损失费用共同构造成目标函数。它是个十分复杂的时空分布非线性优化问题，全局寻优十分困难。 论文研究了动态无功优化的数学模型和粒子群优化算法。针对目前动态无功优化的维数多，寻优难度大等难点，提出了改进的粒子群优化算法，即把差
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动态无功优化一般是将一天的负荷预测数据划分成若干个时段，为避免控制设备频繁操作，引入了控制设备的允许动作次数约束，将控制设备的动作次数约束还原成经济成本，并与当前时段下的电能损失费用共同构造成目标函数。它是个十分复杂的时空分布非线性优化问题，全局寻优十分困难。 论文研究了动态无功优化的数学模型和粒子群优化算法。针对目前动态无功优化的维数多，寻优难度大等难点，提出了改进的粒子群优化算法，即把差别进化和死亡罚函数法同粒子群优化算法相结合，用以解决约束优化问题，该算法改善了单
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