Application of Imperialistic Competitive Algorithm to Fault Section Estimation Problem in Power Systems
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 708
فایل این مقاله در 14 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:
COMCONF01_034
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1394
چکیده مقاله:
In this paper, an application of Imperialistic Competetive Algorithm (ICA) is presented to improve the fault section estimation performance in power systems. By employing the proposed method, faulty sectors can be estimated accurately among voluminous alarms. Moreover, using the selected algorithm the feasibility of inaccurate diagnosis is reduced. The proposed method is versatile and can deal with uncertainties in fault section estimation such as the cases with failure performance of relays and circuit breakers, or multiple faults simultaneously. Using the method, the fault diagnosis can be accomplished in a very short time for large scale power systems. In order to validate the effectiveness of ICA, the method is applied on simulated and practical power systems and the results are compared to results of some other optimization algorithms i.e. Cuckoo Optimization Algorithm (COA) Differential Evolution (DE), Artificial Bee Colony (ABC), Conventional Particle Swarm Optimization (CPSO) and a modified version of it known as Type1 PSO (T1PSO). The results demonstrate the superiority of the proposed method compared to other methods
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Oveis Asgari Gashteroodkhani
Amirkabir university of technology (Tehran Polytechnic)
Behrooz Vahidi
Amirkabir university of technology (Tehran Polytechnic)
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 :