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J-GLOBAL ID：202202282700556932   整理番号：22A1104096

カッコウ探索アルゴリズムを用いた長期および短期実時間予測システムのための損失最小化と最適電力潮流【JST・京大機械翻訳】

Loss Minimization and Optimal Power flow for long term and short-term Real-Time Forecasting System using Cuckoo Search Algorithm

著者 (2件)： Venkatasivanagaraju S (Ananthapuramu JNT University,Department of EEE,Anantapur,A.P,India) ,  Rao M.Venkateswara (JNTUACEK,Department of EEE,Kalikiri,A.P,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 805-810  発行年： 2022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： 電力リアルタイム予測は,容量計画,スケジューリング,および電力系統管理において重要である。カッコウ探索アルゴリズムを使用するリアルタイム予測システムのための損失最小化,opf障壁を有する放射状分布ネットワーク,およびサービス制限を,この研究におけるOPF問題として提示した。最適電力潮流(OPF)問題は,電力系統における操作と制御問題である。OPFは離散,連続,および複雑な変数から成り,より洗練された数学的解を必要とする。勾配ベースの数学的アプローチは,初期開始点に近い局所最小値をもたらす。これを研究するために,最近,OPF問題に取り組むために,クレバーアルゴリズムを利用した。本研究では,各サブエンタンジェントモデルおよびその後のセクションにおけるパラメータの最適化を助けるクラスタリング変数を最大化するために,カッキー探索(CS)を利用した。インドのChittorにおける電力負荷を予測するために,提案した方法を利用した。計算した性能指標に基づいて,構築したモデルは大きな予測性能を示した。所見は,方法の有効性を支持した。その結果をNR法を用いて得られた結果と比較した。本研究では,CSAは他者を実行し,より正確な予測を提供した。CSAは,最良解を見つけるための創造的に知的な方法である。改善灰光を目的関数に基づいて形成した。MATLABソフトウェアにおける開発アルゴリズムの性能を評価するために,確立マークリアルタイムデータケースバスシステムを助言した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  スケジューリング ,  *電力 ,  ネットワーク ,  電力系統 ,  クラスタ化 ,  ソフトウェア ,  目的関数 ,  有効性
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  MATLAB ,  *最適電力潮流 ,  電力負荷 ,  電力系統管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 探索アルゴリズム ,  長期 ,  短期 ,  実時間 ,  予測システム ,  損失最小化 ,  最適電力潮流