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J-GLOBAL ID：201802285184482620   整理番号：18A1195167

最適化に基づくGrey Wolf最適化法による無効電力計画【JST・京大機械翻訳】

Reactive power planning by opposition-based grey wolf optimization method

著者 (2件)： Raj Saurav (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, Jharkhand, India) ,  Bhattacharyya Biplab (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, Jharkhand, India)
資料名： European Transactions on Electrical Power  (European Transactions on Electrical Power)
巻： 28  号： 6  ページ： e2551  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0985C  ISSN： 1430-144X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,接続電力網の無効電力計画のために,灰色wolの先導とハンティング挙動に基づく灰色wol最適化アルゴリズムと呼ばれる新しいメタ発見的最適化アルゴリズムを提案した。提案された逆ベースの灰色の最適化(OGWO)と灰色の最適化(GWO)の性能を,許容限界内のバスの電圧プロファイルを維持しながら,アクティブ電力損失と総運転コストの最小化のために,標準IEEE14,IEEE30,およびIEEE57母線試験システムで首尾よく試験した。発電機の無効発電,変圧器タップ設定配置,および異なる負荷条件下での弱いノードに設置されたシャントコンデンサの無効出力の最適計画により,有効電力損失および全運転コストを最小化した。弱いノードを電力潮流解析によって検出した。GWOアルゴリズムによって得られた結果を,最近の最先端の文献で最近報告された他の一般的な技術と比較した。提案したOGWOとGWOアルゴリズムは,運転コストの低減と有効電力損失の最小化に関して,はるかに良好な結果をもたらすことを観測した。GWOによるメリットは,実装のための単純な構造と,局所最小に捕捉されない能力を持つことであり,従って,より広い探索領域を探索することである。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 許容限界 ,  発電 ,  有効電力 ,  変圧器 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  電力系統 ,  学習 ,  電力潮流
準シソーラス用語： 最先端 ,  検査システム ,  電力損失 ,  電圧プロフィル ,  最適アルゴリズム ,  *無効電力計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブ電力損失 ,  灰色Wolf最適化 ,  運転コスト ,  位置ベース学習 ,  無効電力計画

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最適化 ,  無効電力計画