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Distributed optimal power flow using bacterial swarming algorithm

机译：使用细菌群算法的分布式最优潮流

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With the increasing use of distributed intelligent devices and the demand of separated power network managing, distributed control of a complex power system becomes more and more important in application. In a distributed power flow optimisation, the cost of the network can be optimised by coordinating the control of generators and taps in a subarea partition. In this paper, a bacterial swarming algorithm (BSA) is presented to solve an optimisation problem of distributed power flow. BSA is designed from a searching framework that combines the underlying mechanisms of bacterial chemotaxis and quorum sensing. The algorithm has been evaluated by simulation studies, which were undertaken on an IEEE 118-bus test system, in comparison with a genetic algorithm (GA) and a particle swarm optimiser (PSO).
机译：随着分布式智能设备的越来越多的使用以及分离的电网管理的需求，复杂电力系统的分布式控制在应用中变得越来越重要。在分布式潮流优化中，可以通过协调分区分区中的发电机和抽头的控制来优化网络成本。本文提出了一种细菌群算法（BSA）来解决分布式潮流优化问题。 BSA是从搜索框架设计的，该框架结合了细菌趋化性和群体感应的潜在机制。与遗传算法（GA）和粒子群优化器（PSO）相比，该算法已通过在IEEE 118总线测试系统上进行的仿真研究进行了评估。

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