با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
هوش مصنوعی - Artificial intelligence
سال انتشار:
2018
عنوان انگلیسی مقاله:
Optimal allocation of SVC and TCSC using quasi-oppositional chemical reaction optimization for solving multi-objective ORPD problem
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
تخصیص بهینه SVC و TCSC با استفاده از بهینه سازی واکنش شیمیایی شبه مخالف برای حل مسئله چند هدفه ORPD
منبع:
Journal of Electrical Systems and Information Technology Volume 5, Issue 1, May 2018, Pages 83-98
نویسنده:
Susanta Dutta, Sourav Paul, Provas Kumar Roy
چکیده انگلیسی:
This paper presents an efficient quasi-oppositional chemical reaction optimization (QOCRO) technique to find the feasible optimal solution of the multi objective optimal reactive power dispatch (RPD) problem with flexible AC transmission system (FACTS) device. The quasi-oppositional based learning (QOBL) is incorporated in conventional chemical reaction optimization (CRO), to improve the solution quality and the convergence speed. To check the superiority of the proposed method, it is applied on IEEE 14-bus and 30-bus systems and the simulation results of the proposed approach are compared to those reported in the literature. The computational results reveal that the proposed algorithm has excellent convergence characteristics and is superior to other multi objective optimization algorithms.
keywords: Quasi-oppositional chemical reaction optimization (QOCRO) |Reactive power dispatch (RPD) |TCSCSVC |Multi-objective optimization
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی: نظر
تعداد نظرات : 0