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J-GLOBAL ID：201802251764207856   整理番号：18A0191989

差分進化を用いたハイブリッド遺伝的アルゴリズムを用いたユニットコミットメント【Powered by NICT】

Unit commitment using hybrid genetic algorithm with differential evolution

著者 (2件)： Thakshaayene J. R. (M.E. Power System Engineering, II year Department of Electrical and Electronics Engineering Thiagarajar College of Engineering Madurai-625015, Tamilnadu) ,  Kavitha D. (Department of Electrical and Electronics Engineering Thiagarajar College of Engineering Madurai-625015, Tamilnadu)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： i-PACT  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： 電力系統における重要な役割は,発電計画は発電機起動停止計画により行われることができる最適需要を満たすために資源を活用することである。本論文ではユニットコミットメントの定式化を考察し,解は通常動的計画法により求めた。ハイブリッド遺伝的を用いた微分進化アルゴリズムを提案した。このハイブリッドアルゴリズムでは新しい戦略を遺伝的アルゴリズムは経済的ディスパッチ問題のため実施した経過観察していたと経済的ディスパッチ(GAによって操作)の結果は,発電機起動停止計画問題に関係しているし,それからこの問題を,微分進化アルゴリズムにより評価した。最小全コストの目的は,得られた比較的ハイブリッド遺伝的を用いた微分進化アルゴリズムは,いくつかの発電機起動停止計画制約を満足する良好な結果が得られた。提案したアルゴリズムは,4発電システムとIEEE標準10発電ユニットシステムで行った。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： IEEE ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  定式化 ,  動的計画法 ,  *遺伝 ,  発電設備 ,  電力系統
準シソーラス用語： 発電システム ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  微分進化アルゴリズム ,  発電計画 ,  *ユニットコミットメント問題 ,  *ハイブリッド遺伝的アルゴリズム ,  *差分進化 , 【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 (3件)： 差分進化 ,  ハイブリッド遺伝的アルゴリズム ,  ユニットコミットメント