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J-GLOBAL ID：201502208834934175   整理番号：15A1121668

マルチエージェントシステムの配電網再構成の採用カオス粒子群アルゴリズム【Powered by NICT】

Distribution Network Reconfiguration Adopting Chaos Particle Swarm Algorithm of Multi-Agent System

著者 (3件)： Tang Xianlun (Coll. of Automation,Chongqing Univ. of Posts and Telecommunications, Chongqing) ,  Cheng Xiang (Coll. of Automation,Chongqing Univ. of Posts and Telecommunications, Chongqing) ,  Wang Binquan (Coll. of Automation,Chongqing Univ. of Posts and Telecommunications, Chongqing)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 27  号： 3  ページ： 17-23  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 配電ネットワーク再構成の最適化を研究するために,破れループの方法は,まずスポーク賢明な制約条件を考慮した実行可能解をスクリーニングするために導入し,マルチエージェントシステム(MAS)に基づくカオス局所探索(CLS)を統合した粒子群最適化(PSO)は,探索を行うために使用した。新しいアルゴリズムは探索の効率を改善するための助剤の知的探索特徴を用いたPSOの群探索特徴を組み合わせたものである。CLS法は局所解を飛び越えに関与している。最後に,IEEEの33母線とPG&E69母線試料システムを行った比較計算と解析。シミュレーション結果は,MAS CPSOは収束速度だけでなく複雑な分布ネットワークにおける安定性とロバスト性に優れた性能を約束することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近傍探索法 ,  *カオス ,  最適化 ,  *マルチエージェントシステム ,  ネットワーク ,  母線 ,  *再構成 ,  *配電 ,  制約条件
準シソーラス用語： 収束速度 ,  局所解 ,  スポーク ,  ネットワーク再構成 ,  *粒子群最適化 ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチエージェントシステム ,  配電網 ,  再構成 ,  採用 ,  カオス ,  粒子群アルゴリズム