Solving OPF problem with the Hybrid GA and the Hybrid PSO Algorithms and Comparing with the Gradient-based Methods
محل انتشار: بیست و یکمین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,896
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC21_202
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1385
چکیده مقاله:
Abstract- In this paper we evaluate using the Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) method for solving Optimal Power Flow (OPF) in large scale power systems. We have proposed the Hybrid GA (HGA) and the hybrid PSO (HPSO) methods to increase the convergence speed and to reduce the risk of divergence in critical system conditions (i.e. transmission line flow limits). The proposed method was tested with the IEEE 118-bus and 300-bus test systems and compared with one gradient-based algorithm (Newton's method).
کلیدواژه ها:
Optimal Power Flow (OPF) ، Genetic Algorithm (GA) ، Particle Swarm Optimization (PSO) ، Newton's Method ، Hybrid GA ، Hybrid PSO
نویسندگان
Mostafa Majidpour
School of Electrical & Computer Engineering University of Tehran, Iran
Ashkan Rahimi-Kian
School of Electrical & Computer Engineering University of Tehran, 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 :