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【2h】

Two dimensional particle swarm optimization algorithm for load flow analysis

机译:负载流分析二维粒子群优化算法

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摘要

Methods generally used for load flow analysis have been found to be time consuming and complex. This paper presents an optimization algorithm for load flow analysis inspired from swarm optimization techniques. Particle swarm optimization (PSO) is a type of swarm intelligence that is based on social-psychological principles and provides insights into social behavior, as well as contributes to engineering applications. This algorithm optimizes the power flows on different branches of network using the particles memory based algorithm. The feasibility of the concept has been proved by performing simulations in ETAP environment.
机译:已经发现通常用于负载流量分析的方法是耗时和复杂的方法。本文提出了一种来自群体优化技术的负载流量分析优化算法。粒子群优化(PSO)是一种基于社会心理原则的群体智能,并提供社会行为的见解,并有助于工程应用。该算法使用基于粒子存储器的算法优化不同分支的电力流量。通过在ETAP环境中进行模拟,证明了该概念的可行性。

著录项

  • 作者

    Shabana Mehfuz; Sumit Kumar;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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