Network Reconfiguration to Improve Reliability indices and Efficiency in Distribution Systems with An efficient hybrid Big Bang-Big Crunch algorithm systems
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 664
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ETEC05_052
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
چکیده مقاله:
Failure statistics show that distribution networks engage the most contribution the customer unavailability services. Because optimal reconfiguration of distribution systems has many advantages. So This paper presents an efficient hybrid Big Bang-Big Crunch optimization (HBB-BC) algorithm to solve the single-objective reconfiguration of improve the objective functions of the problem such as system average interruption frequency index (SAIFI), system average interruption duration index (SAIDI), average energy not supplied (AENS), in distribution systems. So that each objective is calculated in this optimization process. The HBB-BC is a powerful algorithm and has fast convergence. This algorithm using the Particle congestion Optimization (PSO) capacities improves the susceptibility of the Big Bang- Big Crunch (BB-BC) algorithm for better discovery. In addition, the HBB-BC uses a mutation operator after position updating to avoid local optimum and to explore new search areas. The effectiveness of the proposed algorithm is show on balanced test distribution systems. The simulation results are compared with the other solution obtained by other approach.
کلیدواژه ها:
Big Bang-Big Crunch ، Particle Swarm Optimization ، Distribution system reconfiguration (DFR) ، single-objective optimization ، Mutation
نویسندگان
Maryam Bahrami
Faculty of Engineering and Technology, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
Mohammad Mahdi Mahmoodi
Department of Electrical Engineering, college of Engineering, Saveh Branch, Islamic Azad University, Saveh, Iran
Mostafa Sedighizadeh
Faculty of Engineering and Technology, Shahid Beheshti University, 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 :