Despacho ótimo de potência ativa e reactiva para sistemas de energia utilizando IA
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Neste livro, um problema de despacho de potência ativa e reativa ideal é resolvido usando algoritmos baseados em inteligência coletiva e inspirados na biologia. Uma nova abordagem usando o algoritmo de pesquisa cuco (CS) é proposta para resolver o problema de fluxo de potência ideal (OPF) através do ajuste ideal das variáveis de controlo. As funções objetivas padrão relativas ao fluxo de potência ativa e reativa ideal, ou seja, minimização do custo total de geração e perda de potência ativa. A pesquisa cuco é um algoritmo bioinspirado, baseado no comportamento de incubação d...
Neste livro, um problema de despacho de potência ativa e reativa ideal é resolvido usando algoritmos baseados em inteligência coletiva e inspirados na biologia. Uma nova abordagem usando o algoritmo de pesquisa cuco (CS) é proposta para resolver o problema de fluxo de potência ideal (OPF) através do ajuste ideal das variáveis de controlo. As funções objetivas padrão relativas ao fluxo de potência ativa e reativa ideal, ou seja, minimização do custo total de geração e perda de potência ativa. A pesquisa cuco é um algoritmo bioinspirado, baseado no comportamento de incubação dos pássaros cucos. Este algoritmo pode procurar uma solução global utilizando vários caminhos. Os resultados da simulação da abordagem proposta são comparados com outra técnica de inteligência coletiva, ou seja, otimização de enxame de partículas modificada (MPSO). O problema é testado num sistema padrão IEEE de 30 barramentos e 6 geradores. As equações de fluxo de potência e a equação de equilíbrio de carga são consideradas restrições de igualdade. A análise de desempenho deste problema OPF utilizando o algoritmo de pesquisa cuco é realizada verificando várias combinações de valores dos parâmetros associados.
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