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Optimization of an Industrial Township Costs from an Industrial Service Company View (Case Study: A Distributed Gas-Fired CHP)

机译：从工业服务公司视图中优化工业乡镇成本（案例研究：分布式燃气CHP）

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In this research a novel meta-heuristic algorithm called ATLBO is suggested for power systems optimization. This algorithm is applied to the combined heat and power system. company’s costs are minimized considering the constraints on consumer energy supply, gas-fired unit and the heat recovery system via this novel algorithm. The mentioned system is optimized by genetic algorithm(GA), teaching-learning-based optimization (TLBO), water cycle algorithm (WCA), particle swarm optimization (PSO) and a new advanced teaching-learning-based optimization algorithm (ATLBO). The results of the ATLBO are compared with these mentioned algorithms in order to illustrate the effectiveness of the novel algorithm. Employing this improved method leads to an improvement in convergence speed for the distributed combined heat and power (CHP) system. The codes are provided in Matlab software.

机译：在这项研究中，提出了一种新的元启发式算法，用于电力系统优化。该算法应用于组合的热电系统。通过这种新算法，考虑到消费能源供应，燃气装置和热回收系统的限制，公司的成本最大限度地减少了。提到的系统由遗传算法（GA），基于教学的优化（TLBO），水循环算法（WCA），粒子群优化（PSO）和新的高级教学学习优化算法（ATLBO）进行优化。与这些算法进行比较ATLBO的结果，以说明新算法的有效性。采用这种改进的方法导致分布式组合热量和功率（CHP）系统的收敛速度提高。该代码在MATLAB软件中提供。

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来源
《Iran Wind Energy Conference》|2021年|1-5|共5页
会议地点
作者
Ramin Fotouhi; Amanj Movludiazar; Mohammad Saeid Khayyati; Mahdi Pourgholi;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Wind energy; Cogeneration; Simulation; Software algorithms; Software; Power systems; Optimization;

机译：风能;热电联产;仿真;软件算法;软件;电力系统;优化;

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