An Enhanced Evolutionary Algorithm for Providing Energy Management Schedule in the Smart Distribution Network
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 14، شماره: 2
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 273
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-14-2_003
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Penetration of distributed generation resources including wind power and solar photovoltaic units in distribution system has been increased, and it is important to examine their impact on the distribution systems’ operation in term of reliability. In this paper, the multi-objective dynamic feeder reconfiguration is introduced as an efficient approach for providing an energy management schedule in the distribution grid considering energy loss and energy not supplied as the objective functions in the presence of renewable energy sources and capacitor units. In addition, the effect of uncertainty related to power demand is considered in the evaluations. To this end, an enhanced particle swarm optimization algorithm is provided in this paper, the proposed approach is applied to the ۳۳-node testing system.
کلیدواژه ها:
Dynamic Distribution Feeder Reconfiguration (DDFR) ، distributed generators (DGs) ، Enhanced Particle Swarm Optimization Algorithm (EPSO) ، Multi-Objective Optimization
نویسندگان
Hossein Lotfi
Department of Electrical Engineering, Neyshabur Branch, Islamic Azad University, Neyshabur, Iran.
Amir Nikooei
Department of Electrical Engineering, Neyshabur Branch, Islamic Azad University, Neyshabur, Iran.
Ali Shojaei
Department of Electrical Engineering, Neyshabur Branch, Islamic Azad University, Neyshabur, Iran.
Reza Ghazi
Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
Mohammad Bagher Naghibi Sistani
Department of Electrical Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :