粒子群算法无功优化python

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等自然界中的集群行为，通过不断地更新每个粒子的位置和速度，以达到寻找最优解的目的。在电力系统中，PSO可以用来解决无功优化问题，即通过调整无功补偿器的容量和位置，以使系统功率因数达到最优，降低电网损耗，提高系统稳定性和可靠性。

下面是一个用Python实现的简单的PSO算法，用来解决无功优化问题：

import numpy as np

# 目标函数：无功损耗最小化
def objective_function(x):
    return sum([x[i]**2 for i in range(len(x))])

# PSO算法
class PSO:
    def __init__(self, dim, size, max_iter, c1=2, c2=2, w=0.7):
        self.dim = dim
        self.size = size
        self.max_iter = max_iter
        self.c1 = c1
        self.c2 = c2
        self.w = w
        self.x = np.random.uniform(-10, 10, size=(size, dim))
        self.v = np.random.uniform(-1, 1, size=(size, dim))
        self.p = self.x.copy()
        self.fp = np.zeros(size)
        self.g = self.p[0].copy()
        self.fg = float('inf')

    def optimize(self):
        for iter in range(self.max_iter):
            for i in range(self.size):
                f = objective_function(self.x[i])
                if f < self.fp[i]:
                    self.fp[i] = f
                    self.p[i] = self.x[i].copy()
                if f < self.fg:
                    self.fg = f
                    self.g = self.x[i].copy()
            r1 = np.random.uniform(0, 1, size=(self.size, self.dim))
            r2 = np.random.uniform(0, 1, size=(self.size, self.dim))
            self.v = self.w*self.v + self.c1*r1*(self.p - self.x) + self.c2*r2*(self.g - self.x)
            self.x = self.x + self.v

在上面的代码中，我们定义了一个PSO类，它包含了PSO算法的主要实现。其中，dim表示问题的维度，size表示种群大小，max_iter表示最大迭代次数，c1和c2表示加速因子，w表示惯性权重。

在optimize方法中，我们首先计算每个粒子的目标函数值，然后更新个体和全局最优解。接着，根据加速因子和惯性权重，更新每个粒子的速度和位置。最后，返回全局最优解。

下面是一个使用PSO算法解决无功优化问题的示例：

pso = PSO(dim=4, size=20, max_iter=100)
pso.optimize()
print('最优解：', pso.g)
print('最优目标函数值：', objective_function(pso.g))

在上面的代码中，我们创建了一个PSO对象，并使用optimize方法进行优化。最后输出了最优解和最优目标函数值。可以根据具体问题进行调整和修改。