1、“.....参数的设置。在中用粒子群优化问题的函数，其功能为用基本粒子群网优化设计论文原稿。当有功功率和无功功率通过网络中的电阻进行时，会产生有功功率损耗增量，网络电阻较小，功率损耗增量较小。另方面当输送有功功率时，输送无功功率的较多，有功损耗就越大反之，当输送无功功率越小，有功损耗越小。其中为基于粒子群算法的配电网优化设计论文原稿已经循环到最迭代次数，是则进行下步，否则继续循环返回第步输出最优结果。参考文献吴磊高压配电网无功优化运行研究杭州电子科技大学，林品凤，黄振强，孙晓东城市配电网无功補偿优化设计广东电力，杨桂丹......”。

2、“.....张文基于粒个体最优解和全局最优解应用牛拉法进行潮流计算，编写目标函数，评估种群中每个粒子的适应值，取其中的最小值作为群体当前的最优解，设定每个粒子当前位置为认知最优解更新循环次数，计算每个粒子的速度，则若，则，更新惯性因子应用牛拉法进行潮流计粒子最大移动距离学习因子由于学习因子，粒子可以自我总结并向群体中优秀个体学习，朝着群体中或者邻域里最优点靠近，般情况下，和取，有时也可以取别的，通常，区间为，惯性权重决定了粒子对当前速度以后保持的程度，选取合适可以让粒子具有均衡的探索能力开发能力。算参数的设置。在中用粒子群优化问题的函数......”。

3、“.....其中，待优化的目标函数粒子数目学习因子学习因子惯性权重最大迭代次数自变量个数目标函数取最小值时的自变量值目标，通过模拟捕食行为中的鸟类达到处理优化问题。粒子群首先在解空间随机初始化鸟类中，每个优化问题的在搜索空间需要求解的点看做鸟，被称为粒子，即粒子群优化系统中，每个粒子都代表问题的个解。粒子具有个属性矢量位置和速度矢量和适应度，飞行目的是用来找到最佳位置的。依据最佳位置为个别极值，粒子群体在前面次的迭代中发现在最佳位置为全局极值。关键词电网优化粒子群算法无功补偿配电网课题的背景及意义电力系统无功功率的平衡是保证电压质量的基本条件之......”。

4、“.....无功功率规划，合理安排无功研究华中科技大学，李妮配电网规划中的无功功率补偿方法研究湖南大学，。配网无功优化算法设计粒子群算法综述。粒子群算法是种进化的算法，其基本概念是基于鸟类觅食中迁徙和聚集行为的研究，通过模拟捕食行为中的鸟类达到处理优化问题。粒子群首先在解空间随机初始化鸟类中个体最优解的值，若个粒子的适应值小于个体最优解，则将个体最优解赋值给该粒子的适应值，同时令所有粒子适应值中的最小值为最小适应值，若最小适应值小于全局最优解，则进行替换判断是否已经循环到最迭代次数，是则进行下步，否则继续循环返回第步输出最优结果......”。

5、“.....来更新飞行的速度和位置。以前的次迭代中粒子的最佳位置为个别极值，粒子群体在前面次的迭代中发现在最佳位置为全局极值。似乎已经很难适应越来越复杂的优化问题，所以人们在不断改进这些在传统算法的基础上，对严格优化的理论和方法进行了探讨种基于人工智能和智能优化方法的优化方法。配网无功优化算法设计粒子群算法综述。粒子群算法是种进化的算法，其基本概念是基于鸟类觅食中迁徙和聚集行为的研读取配电网的节点数据和支路数据，确定电压电流的上下限，满足不等式约束条件的要求设定迭代系数为，随机生成个粒子......”。

6、“.....设定初始速度，并设定个可满足条件的值为各个粒子的个体最优解和全局最优解应用牛拉法进行潮流计算，编写目标函数，评估种群中每个粒子的功率，运用合适的方法进行优化目标函数的建立，对于保证电网健康运行非常重要。长期以来，人们引用了线性规划法和非线性规划法以及动态规划法，处理电力系统的优化问题。这些算法通常要求被优化的函数是可微的或连续的，各种基于梯度的算法，问题越复杂难度越大，传统的优化方法，每个优化问题的在搜索空间需要求解的点看做鸟，被称为粒子，即粒子群优化系统中，每个粒子都代表问题的个解。粒子具有个属性矢量位置和速度矢量和适应度，飞行目的是用来找到最佳位置的......”。

7、“.....来更新飞行的速度和位置。以前的次迭代中粒子磊高压配电网无功优化运行研究杭州电子科技大学，林品凤，黄振强，孙晓东城市配电网无功補偿优化设计广东电力，杨桂丹，李涛城市配电网无功补偿优化配置的应用研究广东电力，张文基于粒子群体优化算法的电力系统无功优化研究山东大学，唐剑东电力系统无功优化算法及其应应值，取其中的最小值作为群体当前的最优解，设定每个粒子当前位置为认知最优解更新循环次数，计算每个粒子的速度，则若，则，更新惯性因子应用牛拉法进行潮流计算得到基础数据再基目标函数的值，重新评价每个粒子的适应值......”。

8、“.....般情况下，和取，有时也可以取别的，通常，区间为，惯性权重决定了粒子对当前速度以后保持的程度，选取合适可以让粒子具有均衡的探索能力开发能力。算法流程。运用算法求解电网无功优化问题的解的具体步骤如下初始化，输入原始数据，算法求解优化的问题调用格式，其中，待优化的目标函数粒子数目学习因子学习因子惯性权重最大迭代次数自变量个数目标函数取最小值时的自变量值目标函数的最小值取值问题粒子数根据具体情况自行决定，简单问题个粒子就足够了，般问题电压越限的罚函数，为电压越限的罚因子。基于粒子群算法的配电网优化设计论文原稿......”。

9、“.....会产生有功功率损耗增量，网络电阻较小，功率损耗增量较小。另方面当输送有功功率时，输送无功功率的较多，有功损耗子群体优化算法的电力系统无功优化研究山东大学，唐剑东电力系统无功优化算法及其应用研究华中科技大学，李妮配电网规划中的无功功率补偿方法研究湖南大学，。配电网络无功优化的模型。目标函数潮流约束方程以及变量约束条件组成了无功优化的数学模型。基于粒子群算法的配得到基础数据再基目标函数的值，重新评价每个粒子的适应值，比较各个粒子适应值和当前个体最优解的值，若个粒子的适应值小于个体最优解，则将个体最优解赋值给该粒子的适应值......”。