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针对电力系统无功优化中的粒子群算法计算效率较低，而且易陷入局部最优解等问题，将共享免疫粒子群算法应用到无功优化中，该算法在进行初始化时，运用正交的思想，使得粒子分布均匀；并用记忆粒子和克隆选择来更新粒子，这样可以很好地保持优化过程中粒子群的多样性。经过算例计算证明，共享免疫粒子群算法与其他算法相比，能够及时跳出局部最优得到全局最优解，且收敛速度快、精度高。