Improved Group Search Optimization Algorithm for Multi-Objective Optimal Reactive Power Dispatch
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 10، شماره: 4
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 154
فایل این مقاله در 9 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-10-4_001
تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1402
چکیده مقاله:
This paper proposes the improved group search optimization algorithm for optimal reactive power dispatch (ORPD). The ORPD problem is a non-linear, non-convex optimization problem which has various decision variables such as the compensation capacitors proportions, voltages of generators and the tap position of tap changing transformers. In this paper the multi-objective ORPD considering loss and voltage deviation is studied. Due to complicating objectives and also physical and operating constraints, an efficient optimization algorithm is needed. This paper solves the mentioned problem by using the group search optimization algorithm (GSO) which is one of the novel presented optimization algorithms based on group living and especially searching behavior of animals. In order to improve the algorithm efficiencies, the improved group search optimization algorithm (IGSO) is proposed. Accordingly, the algorithm would obtain better result due to its ability to find the global optimal rather than local ones. Additionally, the penalty factor approach is used in order to solve the multi-objective case.
کلیدواژه ها:
Optimal Reactive Power Dispatch ، en ، Multi-Objective Optimization ، Group search optimization ، Voltage Deviation
نویسندگان
Narges Daryani
University of Tabriz
Ebrahim Babaei
University of Tabriz, Tabriz, Iran
Alireza Shamlou
University of Tabriz, Tabriz, 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 :