Flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad
utilizando métodos metaheurísticos
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En este trabajo, se han intentado diferentes técnicas metaheurísticas para resolver el problema de flujo de potencia óptimo y los problemas de flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad. Aquí se discute principalmente el problema del flujo óptimo de potencia utilizando el Algoritmo Genético, el Algoritmo de Salto de Rana Barajado, el Algoritmo Big BangBig Crunch y los Algoritmos Jaya. También se realizaron análisis de contingencia y clasificación para el sistema de 30 buses IEEE. Además, el problema de flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad utiliza var...
En este trabajo, se han intentado diferentes técnicas metaheurísticas para resolver el problema de flujo de potencia óptimo y los problemas de flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad. Aquí se discute principalmente el problema del flujo óptimo de potencia utilizando el Algoritmo Genético, el Algoritmo de Salto de Rana Barajado, el Algoritmo Big BangBig Crunch y los Algoritmos Jaya. También se realizaron análisis de contingencia y clasificación para el sistema de 30 buses IEEE. Además, el problema de flujo de potencia óptimo con restricciones de seguridad utiliza varias técnicas metaheurísticas. Para el problema de flujo de potencia óptimo, la función objetivo es la minimización del coste total de combustible con el cumplimiento de ciertas restricciones, se prueba en un sistema de prueba de bus estándar IEEE-30 y en un sistema de prueba de bus IEEE-57 en un entorno MATLAB. Se comparan los resultados de varios algoritmos. El rendimiento del algoritmo Big Bang-Big Crunch modificado y del algoritmo Jaya es mejor que el de todos los demás algoritmos, pero los algoritmos Jaya tardan más en converger.
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