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J-GLOBAL ID：202202262736883828   整理番号：22A0736182

新しい制約ハンドリング技術による多目的ウマ群最適化によるウィンドファーム組み込み最適電力潮流解【JST・京大機械翻訳】

Wind farm incorporated optimal power flow solutions through multi-objective horse herd optimization with a novel constraint handling technique

著者 (2件)： Ida Evangeline S. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Alagappa Chettiar Government College of Engineering and Technology, Karaikudi-630 003, Sivaganga District, Tamil Nadu, India) ,  Rathika P. (Department of Electronics and Communication Engineering, PSN College of Engineering and Technology, Melathediyoor, Tirunelveli - 627 152, Tamil Nadu, India)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 最適電力潮流は,風力を電力ネットワークに統合する際に重要な役割を果たす。その複雑性のため,標準式は現在のシナリオには不十分である。したがって,ウィンドファーム組込み電力システムのための多目的最適電力潮流問題を,本論文で調査した。目的は,発電コスト,汚染物質排出,電力損失,および電圧偏差を最小化することである。本論文では,多目的最適電力潮流問題を解くための多目的メタヒューリスティック馬群最適化の開発を提案した。このために,分解概念を,分解ベースの多目的ウマ群最適化アルゴリズムに導く提案したアルゴリズムに導入した。以前の論文における制約処理技術は,最適電力潮流問題に対して非効率であることが分かった。したがって,本論文では,境界から変数を効果的に制御するために,新しい制約処理技術を提案した。提案アルゴリズムの性能と適合性を検証するために,7つの事例研究を検討した。アルゴリズムを,種々の問題サイズのための多目的最適電力潮流問題を解決する効率を実証するために,ウインドファーム組込みIEEE-30,IEEE-57,およびIEEE-118バス試験システムで試験した。実験結果は,複数の目的を有する様々な規模の複雑な最適化問題を解く際に提案したアルゴリズムの効率を実証する。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  電圧 ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  *潮流計算 ,  *電力潮流 ,  電力系統 ,  風力発電 ,  電気損失 ,  風力 ,  事例研究 ,  *制約条件 ,  *ウインドファーム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  電力損失 ,  *最適電力潮流 ,  制約処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ウマの群れの最適化 ,  多目的最適化 ,  分解 ,  制約ハンドリング技術 ,  最適電力潮流 ,  風力発電

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 制約 ,  ハンドリング ,  ウマ ,  最適化 ,  ウィンドファーム ,  組み込み ,  最適電力潮流 ,  解