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在停電系統恢復路徑優化中，智能算法因具有較好的尋優性能而得到廣泛的應用。以線路狀態為編碼的恢復路徑智能優化方法，由于迭代過程中的隨機性，新生成個體中非連通個體比重非常大，影響了尋優效率。對此，已有研究提出了對非連通個體進行修正的思路和方法，但新增連通性修正環節也會增加每一步迭代的運算時間，而加快該環節將有助于提高恢復路徑優化的尋優速度。為此，考慮到在迭代過程中新生成個體的投運線路數量和平均非連通區域數較少的特點，提出了基于凝聚層次聚類法和Prim算法的連通性修正算法，使非連通個體更快速修正為連通個體，在保證尋優結果精度的基礎上提高智能算法計算速度。最后，以遺傳算法為例，IEEE標準系統的多組仿真算例驗證了所提方法的有效性。
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