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J-GLOBAL ID：201802210959590769   整理番号：18A0622009

多目的最適電力潮流解のための新しい準反抗修飾Jayaアルゴリズム【Powered by NICT】

A novel quasi-oppositional modified Jaya algorithm for multi-objective optimal power flow solution

著者 (9件)： Warid Warid (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Warid Warid (Technical Institute Shatra, Southern Technical University, Ministry of Higher Education & Scientific Research, Thi-qar, Iraq) ,  Warid Warid (Centre for Advanced Power and Energy Research, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Hizam Hashim (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Hizam Hashim (Centre for Advanced Power and Energy Research, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Mariun Norman (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Mariun Norman (Centre for Advanced Power and Energy Research, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Abdul Wahab Noor Izzri (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Abdul Wahab Noor Izzri (Centre for Advanced Power and Energy Research, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, 43400 UPM Serdang, Selangor, Malaysia)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 65  ページ： 360-373  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,種々の多目的最適電力潮流(MOOPF)問題を解くための準反抗修飾Jaya(QOMJaya)として知られる新しいメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを紹介した。準反抗ベース学習と呼ばれる知能戦略は,その収束性,探索能力,および溶液最適性を強化するために提案アルゴリズムに組み込んだ。基本Jayaアルゴリズムへの有意な修飾はMOOPF問題を扱うことができる改良Jaya(MJaya)アルゴリズムを作成するために行った。最良と最悪の解に対する選択基準として提案し,取り込まれたJayaアルゴリズムへのファジィ意思決定戦略。最新と現在の候補解を比較するための新しい基準を提案した。Pareto最適性の概念を用いて,非-支配解の集合を抽出することである。利用したPareto最適性の多様性を維持することである混雑距離測定法。添加では,新しい外部エリートリポジトリは,発見された非支配解を保持し,良く分散した真のパレート最適フロントを製造するために開発した。提案したアルゴリズムは,修正されたIEEE30バスの試験システムを用いて調べ,その妥当性を確認した。シミュレーション結果は,考慮したすべての多目的最適化のケースの実と良く分布したパレート最適フロントを生成するために提案したアルゴリズムの能力を明らかにした。さらに,得られた結果は,提案したMJayaアルゴリズムといくつかの以前のアルゴリズム解の最適性と実現可能性の点で提案したQOMJayaアルゴリズムの優位性を明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  CASE ,  選択基準 ,  シミュレーション ,  学習
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  検査システム ,  混雑距離 ,  Pareto最適 ,  ファジィ意思決定 ,  最適性 ,  最適アルゴリズム ,  *最適電力潮流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多目的最適電力潮流 ,  Jaya法 ,  メタヒューリスティック ,  燃料コスト ,  実電力損失 ,  電圧安定性の改善

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適電力潮流 ,  解 ,  修飾 ,  アルゴリズム