Using the modified shuffled frog leaping algorithm for optimal sizing and location of distributed generation resources for reliability improvement
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 1، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_JADM-1-2_004
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 838
نویسندگان
Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
چکیده
Restructuring the recent developments in the power system and problems arising from construction as well as the maintenance of large power plants lead to increase in using the Distributed Generation (DG) resources.DG units due to its specifications, technology and location network connectivity can improve system andload point reliability indices. In this paper, the allocation and sizing of distributed generators in distributionelectricity networks are determined through using an optimization method. The objective function of theproposed method is based on improving the reliability indices, such as a System Average InterruptionDuration Index (SAIDI), and Average Energy Not Supplied (AENS) per customer index at the lowest cost.The optimization is based on the Modified Shuffled Frog Leaping Algorithm (MSFLA) aiming at determining the optimal DG allocation and sizing in the distribution network. The MSFLA is a new mimetic meta-heuristic algorithm with efficient mathematical function and global search capability. To evaluate theproposed algorithm, the 34-bus IEEE test system is used. In addition, the finding of comparative studiesindicates the better capability of the proposed method compared with the genetic algorithm in finding the optimal sizing and location of DG’s with respect to the used objective functionکلیدواژه ها
Distributed Generation, Reliability, Optimization, Modified Shuffled Frog Leaping Algorithm,Optimizationمقالات مرتبط جدید
- یک رویکرد مبتنی بر پردازش زبان طبیعی و مدلهای یادگیری ماشین برای ارزیابی خودکار تکالیف نوشتاری دانش آموزان و ارائه بازخورد به معلمان
- ادغام یادگیری عمیق بیزی برای تشخیص و ارزیابی کیفیت سگمنتیشن سرطان با مدیریت عدم قطعیت
- Comparative Analysis of Automation Ecosystems and Playbooks in Check Point, Palo Alto, Fortinet, and Cisco Firewalls
- چارچوب یکپارچه برای بهینه سازی کارایی و تقویت امنیت سیستم های توزیع شده در محیط های ابری، IoT و Edge
- Uncovering Genetic and Signaling Pathway Alterations in Pompe Disease through Bioinformatics Approaches
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.