电力系统无功优化是电力工程技术中的一个重要议题，旨在提高电压稳定性、降低电能损耗并确保供电质量。传统的优化方法如线性规划、非线性规划等在处理电力系统的复杂性时可能面临局限，例如处理离散变量的困难和“维度灾难”问题。近年来，启发式优化算法因其全局搜索能力和对离散变量的处理能力而受到关注，如遗传算法、Tabu搜索、模拟退火算法和禁忌搜索等。
粒子群优化（PSO）算法是一种源于群体智能的演化技术，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。PSO通过模仿鸟群觅食行为，以群体中的个体最优和全局最优作为目标，进行优化搜索。然而，PSO在后期搜索中可能出现粒子同质化，导致搜索速度下降，容易陷入局部最优。
针对这一问题，本文提出了基于强引导粒子群与混沌优化相结合的电力系统无功优化算法。强引导思想在早期搜索阶段引导粒子位置更新，降低算法的随机性，提高搜索效率。而在后期优化过程中，引入混沌优化利用其“奇异吸引子”的特性，当粒子可能出现早熟收敛时，混沌状态可以避免粒子在解决方案空间中的局部停滞，使其在一定范围内按特定规律遍历所有状态，进一步提升全局搜索能力。
具体实现上，算法首先采用随机方法初始化粒子群，然后在搜索过程中，强引导机制引导粒子向更好的解决方案靠近，同时混沌优化动态调整粒子的运动轨迹，防止过早收敛。通过实际的高压配电网计算案例，结果显示最优降损率达到了14.04%，节点最低电压从0.8950 p.u.提升到0.9956 p.u.，验证了该算法在电力系统无功优化领域的可行性和有效性。
本文提出的混合优化策略结合了粒子群优化的快速搜索能力和混沌优化的全局探索特性，有效地解决了传统粒子群优化算法在电力系统无功优化中可能遇到的局部最优和搜索效率下降的问题。这种方法对于改善电力系统电压质量和降低电能损耗有着重要的实践意义，未来在电力系统控制和优化领域有广阔的应用前景。
