برق 33. ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
چکیدهمنابع تولید پراکنده (DG) به علت تقاضای روبروی رشد انرژی دارای اهمیت زیادی در سیستم‌های توزیع می‌گردند. مکان‌ها و توانمندی‌های منابع تولید پراکنده تاثیر عمیقی در تلفات سیستم در شبکه توزیع داشته‌اند. در این مقاله، یک ترکیب نوینی از الگوریتم ژنتیک (GA)/ بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای جایابی و یافتن اندازه بهینه تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع معرفی می‌شود. هدف این است که تلفات توان شبکه کمینه شده، تنظیم ولتاژ بهتری صورت گرفته و پایداری ولتاژ در چارچوب قیود عملکردی و امنیتی سیستم در سیستم‌های توزیع شعاعی حاصل شود. یک تحلیل تشریحی روی سیستم‌های 33 و 39 باس انجام شده است تا کارائی روش ارائه شده نشان داده شود.
برق 68. ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
چکیدهمنابع تولید پراکنده (DG) به علت تقاضای روبروی رشد انرژی دارای اهمیت زیادی در سیستم‌های توزیع می‌گردند. مکان‌ها و توانمندی‌های منابع تولید پراکنده تاثیر عمیقی در تلفات سیستم در شبکه توزیع داشته‌اند. در این مقاله، یک ترکیب نوینی از الگوریتم ژنتیک (GA)/ بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای جایابی و یافتن اندازه بهینه تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع معرفی می‌شود. هدف این است که تلفات توان شبکه کمینه شده، تنظیم ولتاژ بهتری صورت گرفته و پایداری ولتاژ در چارچوب قیود عملکردی و امنیتی سیستم در سیستم‌های توزیع شعاعی حاصل شود. یک تحلیل تشریحی روی سیستم‌های 33 و 39 باس انجام شده است تا کارائی روش ارائه شده نشان داده شود.
الگوریتم بهینه سازی چند هدفه ازدحام ذرات MOPSO
الگوریتم بهینه سازی چند هدفه ازدحام ذرات MOPSOیک مثال بسیار کاربردیآموزش کامل نحوه عملکرد الگوریتم ازدحام ذراتParticle swarm optimizationکد متلب الگوریتم Particle swarm optimization