Sammanfattning av denna webbsida: Den här artikeln presenterar ett effektivt tillvägagångssätt för att lösa ekonomiska belastningsproblem i olika testkraftsystem med hjälp av en ny sökoptimeringsalgoritm (SOA) I SOA utnyttjas mänsklig sökförmåga och förståelse för optimering. I denna algoritm baseras sökriktningen på empirisk gradient genom att utvärdera svaret på positionsändringarna och steglängden baseras på osäkerhetstänkande med hjälp av en enkel luddig regel. I detta dokument löses fyra testsystem för miljöansvarsproblemen genom att SOA antas. En jämförelse av erhållna simuleringsresultat genom att anta SOA utförs med de som publicerats i de senaste litteraturerna. Det framgår av jämförelsen att SOA:s optimeringseffekt över den rådande optimeringstekniken för lösningen av multimodala, icke-differentierbara, mycket icke-linjära och begränsade ELD-problem är lovande. Nyckelord: Ekonomisk belastning leverans; flera bränslealternativ; sökaroptimering algoritm; transmissionsförlust; ventilpunkt lastning Huvudsyftet med ELD-problemet är att minimera den totala produktionskostnaden i kraftsystem (i syfte att leverera kraft till slutanvändaren till minimal kostnad) för en given belastning efterfrågan med vederbörlig hänsyn till systemet jämlikhet och ojämlikhet begränsningar [1]. Hittills har olika undersökningar gjorts om problem med miljöansvar, eftersom bättre lösningar skulle leda till större besparingar i driftskostnaderna. Flera klassiska metoder, såsom lambda iteration (LI) metod och gradient metod har använts för att lösa ELD problem. Men tyvärr är dessa metoder inte genomförbara i praktiska kraftsystem på grund av icke-linjära egenskaper hos generatorer och icke-smooth kostnadsfunktioner. Följaktligen har många kraftfulla matematiska optimeringstekniker som är snabba och tillförlitliga, såsom icke-linjär programmering och dynamisk programmering använts för att lösa ELD-problemen. Men på grund av de icke-differentiella och icke-konvexa egenskaperna hos kostnadsfunktionerna kan dessa metoder inte heller lokalisera den globala optiman. Bland de artificiell intelligens metoder, Hopfield neurala nätverk [2] har tillämpats för att lösa de icke-linjära ELD problem, men dessa metoder lider av alltför numeriska iterationer, vilket resulterar i enorma beräkningar. Komplexa begränsade ELD-problem har lösts med många populationsbaserade optimeringstekniker under de senaste åren. Några av de populationsbaserade optimeringsmetoderna är genetisk algoritm (GA) [3]
Ett tillvägagångssätt som kallas nysökaroptimeringsalgoritm REF utvecklades för att lösa ELD-problem.
Solution of Economic Load Dispatch Problems by a Novel Seeker Optimization Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal on Electrical Engineering and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}