Biogeography based Novel AI Optimization with SSSC for Optimal Power Flow
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 12، شماره: 2
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 108
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-12-2_005
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1401
چکیده مقاله:
This paper objective presents static synchronous series compensation FACTS device with biogeography based optimization (BBO) to deal for obtaining worthwhile power flow control. The biogeography based optimization method is utilized to find the optimal fitted child sets by surviving parents with the help of migration and mutation process. The present BBO technique from the evolutionary strategy with static synchronous series compensator provides improved outcomes in comparison to other optimization methods. The simulation outcomes illustrate that the proposed BBO algorithm is efficacious, secure and correct to search the optimized values with SSSC based FACTS devices. The proposed method is considering the solution quality appears to be an optimistic substitute method for extricating the OPF problems. The simplification and effectiveness of this method are validated on the IEEE ۵۷ bus and ۷۵ bus Systems. In this paper, from the outcome results, it is clearly show that the proposed technique execution properly and can effectively apply to the optimal position of multiple OPF problems. i.e. BBO based algorithm with SSSC FACTS device is found better results when compared to without SSSC device in all aspects.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sandeep Gupta
Department of Electrical Engineering, JECRC University, Jaipur, Rajasthan-۳۰۳۹۰۵, India
Navdeep Singh
Department of Electrical Engineering, MMMUT Gorakhpur UP- ۲۷۳۰۱۰, India
Kirti Joshi
Department of Electrical Engineering, JECRC University, Jaipur, Rajasthan-۳۰۳۹۰۵, India
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 :