A Gemetic Algorithm for Distribution Feeders Reconfiguration for Loss Minimization
محل انتشار: نهمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1373
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,781
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC09_024
تاریخ نمایه سازی: 19 شهریور 1386
چکیده مقاله:
In this paper the application of a genetic optimization algorithm for distribution network loss minimization is proposed. In general, distribution networks are operated as radial networks; however, their design is such that their configuration could be changed time to time. Computing the optimal radial configuration that minimizes the total network losses for a given load distribution involves solving a large discrete nonlinear programming. Since these type of problems are very hard to solve in an on-line environment, as in practical distribution systems, approximate near optimal solutions are sought and proposed by different authors. Genetic algorithms are general purpose stochastic optimization methods which are suitable for solving discrete nonlinear programming problems. It is shown how to transform the distribution network reconfiguration
for loss minimization problem to a form suitable for genetic algorithm application. In order to accomplish this an efficient Kruskal-like algorithm is developed that constructs spanning trees and computes line losses for feeders with different radial configurations. An important part of the Kruskal-like algorithm is a very efficient and fast technique for recognizing loops and constructing spanning trees which is known as "fast disjoint-set union" algorithm.
نویسندگان
Hassan Ghoudjehbaklou
Isfahan University of Technology Isfahan, IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :