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J-GLOBAL ID：201802228191042671   整理番号：18A0586343

symbioitic生物探索アルゴリズムを用いた配電系統における電力損失の最小化【Powered by NICT】

Minimization of power losses in distribution system using symbioitic organism search algorithm

著者 (4件)： Manikanta G. (Electrical & Electronics Engineering Department, A.S.E.T, Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Mani Ashish (Electrical & Electronics Engineering Department, A.S.E.T, Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Singh H. P. (Electrical & Electronics Engineering Department, A.S.E.T, Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Chaturvedi D. K. (Electrical Engineering Department, F.O.E, Dayalbagh, Educational Institute (Deemed University), Dayalbagh, Agra, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APPEEC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 配電系統における負荷は工業,家庭と商業ニーズの増加に起因する日までに急速に成長している日である。負荷中心で配電系統における需要増加は発電を増加することによって実現した。必要とされる負荷需要を満たすために代替の一つは配電網における電力損失の低減または最小化である。損失は,コンデンサや分散型電源(DG)の配置およびサイジングにより最小化,導体のサイズを増加させ,変圧器のタップを変化させることなどがある。今日の世界シナリオでは,DGが配電系統での負荷需要を満たすために電力損失の低減に重要な役割を果たしている。配電系統における電力損失を最小化するためのDGの配置とサイジングは組合せ最適化問題である。効率的な決定論的技術は得られていない,メタヒューリスティックを解くために使用した。共生生物探索(SOS)を用いて定電力負荷のためのこの組合せ最適化問題を解くためになされている。SOSの性能は他のアルゴリズムと比較して良好であった。本論文では定電力負荷(CP)以外,二より負荷モデルすなわち,定電流負荷(CI)と定インピーダンス(CZ)も共生生物探索(SOS)を用いたベンチマーク問題として使用されてきた。遺伝的アルゴリズムと比較してSOSアルゴリズムの主要な利点は,SOSはより良い解の品質を持つ,制御パラメータを必要としないことである。結果は,SOSはGAに比べて優れた性能を持つことを示した。異なる荷重モデルによる二テストバスシステム33母線システムと85バスシステムはアルゴリズムを試験するために考察した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  コンデンサ ,  遺伝的アルゴリズム ,  組合せ最適化問題 ,  導体 ,  インピーダンス ,  電流 ,  *配電系統 ,  分散型電源 ,  サイジング
準シソーラス用語： 電力負荷 ,  配電網 ,  *電力損失 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生物 ,  探索アルゴリズム ,  配電系統 ,  電力損失 ,  最小化