摘要：粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法，但该算法也存在收敛精度不高，易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点，对原算法加以改进，引入了自适应的惯性系数和变异算子，提出了一种新的改进粒子群优化MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法，并将其应用于电力系统无功优化，建立了相应的优化模型。对IEEE-14节点系统及某地区70节点实际电力系统进行了仿真计算，并与PSO算法作了比较，结果表明MPSO优化算法能有效地应用于电力系统无功优化．其全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了一定程度的提高。

关键词：粒子群优化算法 改进粒子群算法 自适应 变异 

单位：华中科技大学电力学院; 湖北武汉430074