【标题】和【描述】提到的是一个研究论文，主要探讨了如何运用粒子群优化算法来解决电网中的地磁感应电流（GIC）引起的多目标优化问题。GIC是由于地磁暴活动产生的电流，它对电力系统的稳定性造成了威胁，可能导致变压器无功损耗增加，破坏电网的无功平衡。
在【标签】中，"算法"和"粒子群"表明这篇论文关注的核心是优化算法，特别是粒子群优化法。这种算法是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的全局优化技术，适用于解决多目标优化问题。"数据结构"可能指的是在实施算法过程中涉及的数据组织方式。"参考文献"和"专业指导"则意味着该研究是基于先前的学术工作，并提供了专业的分析和建议。
【部分内容】中，论文提出了一种基于粒子群优化算法的多目标无功优化策略，目标是降低无功补偿设备的成本和电压偏移量。策略采用了小生境共享机制更新粒子位置，通过拥挤距离排序保存Pareto最优解，保持解的多样性和均匀性。同时，引入混沌变异以避免算法陷入局部最优，增强全局搜索能力。通过GIC标准算例的仿真，证明了该策略的有效性和准确性。
总的来说，这篇论文的研究重点在于：
1. 地磁感应电流（GIC）对电网的影响，如变压器无功损耗增加，可能引发的电压不稳定。
2. 提出了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略，用于抑制GIC的影响，确保地磁场扰动下的电网无功平衡。
3. 策略采用小生境共享和混沌变异机制，提高了优化效果，避免了局部最优解的问题。
4. 通过仿真验证，证明了该策略在实际应用中的准确性和实用性。
这个研究对于电力系统的设计、运行和控制具有重要的理论和实践意义，特别是在应对太阳活动引起地磁暴的挑战时，能提供有效的解决方案。
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