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matlabb标准粒子群优化算法。
电力系统的分析和计算中，需要不同网络结构和参数。在应
用这些参数之前，收集和整理工作会花费大量的时间和精力。-matlabb standard particle swarm optimization. Power system analysis and calculation, require different network structures and parameters. Before applying these parameters,
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在传统的子载波分配过程中，具有优先权的用户将优先选择最好的载波，这将导致载波利用效率下降。
许多改进算法通过牺牲一定的公平性来提升容量并降低复杂度，但是这可能会使用户间无法达到所要求的公平
性。针对这些问题，提出了一种基于公平度门限的载波和功率自适应分配算法。在载波分配过程中，通过公平度
门限来决定载波分配优先级，从而实现容量和公平度的粗略折中。载波分配后利用粒子群（PSO）算法进行功率分配来达到所要求的公平度门限。实验结果表明，该算法在满足所要求公平度门限的同时提升了系统容量。 -
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粒子群算法用于电力系统的优化方面，如电网重构供电恢复等-Particle swarm algorithm for the optimization of the power system, such as network reconfiguration power is restored
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含不同分布式电源的改进粒子群算法优化问题-Containing different distributed power improved particle swarm optimization algorithm
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基于粒子群算法的微电网优化调度，在运行成本最小，环境友好的条件下，优化发电单元的出力-Based on Particle Swarm Optimization microgrid scheduling, running costs are minimized, environmentally friendly conditions, optimize power generation unit output
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配电网潮流计算，以及粒子群算法的简单程序，容易理解-Power flow calculation of distribution network, and the simple procedure of particle swarm algorithm, easy to understand
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reactive power problem
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改进的粒子群算法可以用于计算无功优化问题的MATLAB编程-Improved particle swarm optimization (pso) algorithm can be used to calculate reactive power optimization problem of MATLAB programming
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用于实现IEEE33节点配电网系统中接入5个微电网的最优注入功率优化，使用粒子群算法实现。-Used to achieve access to the IEEE33 5 node distribution network system in micro grid optimal injection power optimization, using particle swarm algorithm
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配电网采用二进制粒子群算法进行重构，同时使用普通粒子群算法对接入的DG注入功率进行优化(The distribution network adopts binary particle swarm algorithm to refactor, and the DG injection power is optimized by using the general particle swarm algorithm)
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利用粒子群算法进行潮流计算，潮流优化算法(Particle swarm algorithm for power flow calculation and power flow optimization algorithm)
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Maximum Power Point Tracking for PV System
under Partial Shading Condition via Particle
Swarm Optimization
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基于粒子群算法的无功优化MATLAB源代码，IEEE30节点(MATLAB source code for reactive power optimization based on particle swarm optimization (PSO), IEEE30 node)
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本文分析微网中微电源包括光伏发电、风力发电、微燃机、柴油发电机和燃料电池的电气特性，构建微电网优化运行的模型，以微网的经济成本和环境成本最小为目标函数，充分考虑了电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件，应用鸡群算法进行求解。 解决了粒子群算法易早熟、易陷入局部最优解的问题。并通过典型的微网系统进行仿真分析，仿真结果验证了该算法的有效性。(In this paper, the electrical characteristics of micro-power sources in micro
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免疫粒子群算法是粒子群算法得一种，求30节点的电力系统潮流有较好的效果(Immune particle swarm optimization is a kind of particle swarm optimization algorithm, and it has a good effect on power flow of 30 nodes power system)
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配网系统中的无功功率
优化，粒子群算法，Matlab(Reactive power optimization, particle swarm optimization, matlab)
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