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J-GLOBAL ID：201802233634839215   整理番号：18A0260142

連続GRASPアルゴリズムと微分進化の新しい組合せによる滑らかでない経済的負荷配分の解法【Powered by NICT】

Solving non-smooth economic dispatch by a new combination of continuous GRASP algorithm and differential evolution

著者 (7件)： Neto Julio Xavier Vianna (Department of Electrical Engineering, PPGEE, Federal University of Parana, UFPR, Polytechnic Center, 81531-970 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Reynoso-Meza Gilberto (Industrial and Systems Engineering Graduate Program, PPGEPS, Pontifical Catholic University of Parana, PUCPR, Imaculada Conceicao, 1155, 80215-901 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Ruppel Thiago Hauer (Industrial and Systems Engineering Graduate Program, PPGEPS, Pontifical Catholic University of Parana, PUCPR, Imaculada Conceicao, 1155, 80215-901 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Mariani Viviana Cocco (Department of Electrical Engineering, PPGEE, Federal University of Parana, UFPR, Polytechnic Center, 81531-970 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Mariani Viviana Cocco (Mechanical Engineering Graduate Program, PPGEM, Pontifical Catholic University of Parana, PUCPR, Imaculada Conceicao, 1155, 80215-901 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Coelho Leandro dos Santos (Department of Electrical Engineering, PPGEE, Federal University of Parana, UFPR, Polytechnic Center, 81531-970 Curitiba, Parana, Brazil) ,  Coelho Leandro dos Santos (Industrial and Systems Engineering Graduate Program, PPGEPS, Pontifical Catholic University of Parana, PUCPR, Imaculada Conceicao, 1155, 80215-901 Curitiba, Parana, Brazil)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 84  ページ： 13-24  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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： 電力経済負荷配分は電力系統運用における最も重要な問題の一つである。その目的は,発電ユニットの全発電コストを最小化することであるユニットとシステムの種々の制約を満足した。過去数十年間,現代のメタヒューリスティックスはほとんど大域的最適解を見つける能力があるので経済的負荷配分問題を解くのに適用した。最近,古典的GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)アルゴリズムにヒントを得た,Hirschら(2006)は連続領域のためのGRASPの新規変異体を提案し,連続GRASP(C GRASP)アルゴリズムと呼ばれる。全体探索能力を改善し局部最小への収束を防ぐために本論文では,C GRASPと微分進化(デ)algorithm(C-GRASP-デ)の組合せを提案した。ここで提案したGRASPとDEの実現可能性と性能は,燃料コスト関数がバルブポイント負荷の影響を考慮に入れて計算した1340及び140の発電設備を持つ電力系統によって実証した。シミュレーション結果を古典的C GRASPと比較して自己適応DEアプローチ(C GRASP SaDE)と組み合わせてここで提案したGRASPの優位性を示した。さらに,ここで提案したGRASP SaDEによる三つの事例研究のためのいくつかの得られた最適結果は,最近の文献で提示された最良の結果に匹敵した。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： 費用関数 ,  割当問題 ,  電力系統 ,  系統運用 ,  *負荷配分 ,  電力 ,  事例研究 ,  発電設備 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 自己適応 ,  最適解 ,  メタヒューリスティクス ,  発電コスト ,  経済負荷配分 ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 経済負荷配分 ,  熱発生器 ,  電気エネルギー ,  Optimization ,  微分進化 ,  C GRASP

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： アルゴリズム ,  微分進化 ,  組合せ ,  経済 ,  負荷配分 ,  解法