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| 提出了一种基于细菌群体趋药性的电力系统无功优化算法。细菌群体趋药性引入了群体信息交互策略，使得单个细菌在利用自身信息随机移动的同时，通过种群的信息交互，有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性，加强了细菌趋于最优的移动策略。建立了基于细菌群体趋药性的无功优化数学模型，并对标准IEEE-6和IEEE-30节点测试系统进行了无功优化计算, 通过结果分析表明，细菌优化算法在解决电力系统无功优化问题上，具有很好的应用前景。 |
| 关键词: 电力系统 无功优化 细菌优化 群体趋药性 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2007.16.012 |
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| 基金项目:山东省优秀中青年科学家基金（2005BS09001） |
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