Den optimala placeringen och dimensioneringen av distribuerad produktion är ett lämpligt alternativ för att förbättra driften av elektriska system. I detta dokument föreslås ett parallellt genomförande av algoritmen Population-Based Incremental Learning (PBIL) för att lokalisera distribuerade generatorer (DGs) och användningen av Partikel Swarm Optimization (PSO) för att definiera storleken på dessa enheter. Den resulterande metoden är en master-slave hybrid metod baserad på både den parallella PBIL (PPBIL) algoritmen och PSO, vilket minskar beräkningstiden i jämförelse med andra tekniker som ofta används för att ta itu med detta problem. Dessutom minskar den nya hybridmetoden också de aktiva effektförlusterna och förbättrar nodalspänningsprofilerna. För att verifiera den nya metodens prestanda genomförs testsystem med 33 och 69 bussar i Matlab, med hjälp av Matpower, för utvärdering av flera fall. Slutligen kontrasteras den föreslagna metoden med Loss Sensibility Factor (LSF), en genetisk algoritm (GA) och en parallell Monte-Carlo algoritm. Resultaten visar att den föreslagna PPBIL-PSO-metoden ger den bästa balansen mellan processtid, spänningsprofiler och minskning av effektförluster.
Grisales-Noreña m.fl. I REF föreslogs en populationsbaserad algoritm för inkrementellt lärande (PBIL) för att fastställa den optimala placeringen av generaldirektoraten och den offentliga sektorn för att fastställa storleken på dessa anordningar.
Optimal Sizing and Location of Distributed Generators Based on PBIL and PSO Techniques
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}