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J-GLOBAL ID：201802222165937625   整理番号：18A1710873

進化的粒子群最適化アルゴリズムに基づく単一および多地域経済配分問題の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of single and multi-areas economic dispatch problems based on evolutionary particle swarm optimization algorithm

著者 (3件)： Mohammadian M. (Energy Systems Laboratory, Center of Excellence in Power Systems, Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran) ,  Lorestani A. (Energy Systems Laboratory, Center of Excellence in Power Systems, Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran) ,  Ardehali M.M. (Energy Systems Laboratory, Center of Excellence in Power Systems, Department of Electrical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 161  ページ： 710-724  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済的配分(ED)は,経済的観点から予測需要を満たす発電ユニットの最適出力を決定する非凸,非線形,非平滑最適化問題である。本研究の目的は,ED問題の最適化のための新しく開発された進化粒子群最適化(E-PSO)アルゴリズムの適用性を開発し,検討することである。そこでは,実用的制約,すなわち,弁点効果,禁止運転ゾーン,多重燃料使用,動的ランプ速度限界,送電損失,送電線容量,およびスピニング保存を考慮した。開発したE-PSOアルゴリズムにおいて,突然変異,交差,および選択を含む3つの演算子を適用して,局所的最適点をスキップして,計算効率を強化するために探索プロセスを可能にした。アルゴリズムの性能をさらに強化するために,滑らかな収束のための探査と開発を改善するために,慣性,認知,および社会的重み係数を動的に調整するためのアプローチを提案した。標準ベンチマーク関数によるE-PSOアルゴリズムの検証により,孤立および相互接続電力システムを含む4つの事例研究を検討し,結果を他のアルゴリズムからの結果と比較した。これらの結果は,提案した特徴がE-PSOアルゴリズムをより低いシミュレーション時間でED問題を最適化することを可能にし,一方,すべての制約を満たすことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *割当問題 ,  *最適化 ,  多重化 ,  ベンチマーク ,  予測 ,  最適化問題 ,  送電線 ,  発電 ,  シミュレーション ,  事例研究 ,  発電設備 ,  *アルゴリズム ,  電力系統
準シソーラス用語： 重み係数 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 経済的配分 ,  最適化 ,  PSOアルゴリズム ,  発電 ,  運転制約

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  地域 ,  経済 ,  配分問題 ,  最適化