Despacho óptimo de potencia activa y reactiva para un sistema eléctrico mediante IA
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En este libro se resuelve un problema de despacho óptimo de potencia activa y reactiva utilizando algoritmos bioinspirados basados en la inteligencia colectiva. Se propone un nuevo enfoque que utiliza el algoritmo de búsqueda del cuco (CS) para resolver el problema del flujo óptimo de potencia (OPF) mediante el ajuste óptimo de las variables de control. Las funciones objetivo estándar relativas al flujo óptimo de potencia activa y reactiva son la minimización del coste total de generación y la pérdida de potencia activa. La búsqueda del cuco es un algoritmo bioinspirado, basado en el...
En este libro se resuelve un problema de despacho óptimo de potencia activa y reactiva utilizando algoritmos bioinspirados basados en la inteligencia colectiva. Se propone un nuevo enfoque que utiliza el algoritmo de búsqueda del cuco (CS) para resolver el problema del flujo óptimo de potencia (OPF) mediante el ajuste óptimo de las variables de control. Las funciones objetivo estándar relativas al flujo óptimo de potencia activa y reactiva son la minimización del coste total de generación y la pérdida de potencia activa. La búsqueda del cuco es un algoritmo bioinspirado, basado en el comportamiento de incubación de los pájaros cuco. Este algoritmo puede buscar una solución global utilizando múltiples rutas. Los resultados de la simulación del enfoque propuesto se comparan con otras técnicas de inteligencia colectiva, como la la optimización por enjambre de partículas modificada (MPSO). El problema se prueba en un sistema estándar IEEE de 30 buses y 6 generadores. Las ecuaciones de flujo de potencia y la ecuación de equilibrio de carga se consideran restricciones de igualdad. El análisis del rendimiento de este problema OPF utilizando el algoritmo de búsqueda del cuco se lleva a cabo comprobando diversas combinaciones de valores de los parámetros asociados.
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