Flux d'énergie optimal sous contrainte de sécurité
à l'aide de méthodes métaheuristiques
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Dans ce travail, différentes techniques métaheuristiques ont été utilisées pour résoudre le problème de l'écoulement optimal de l'énergie et les problèmes d'écoulement optimal de l'énergie soumis à des contraintes de sécurité. Ici, nous discutons principalement du problème de l'écoulement optimal de l'électricité en utilisant l'algorithme génétique, l'algorithme Shuffled Frog Leap, l'algorithme Big BangBig Crunch et les algorithmes Jaya. L'analyse des contingences et le classement ont également été effectués pour le système de bus IEEE 30. D'autres problèmes de flux ...
Dans ce travail, différentes techniques métaheuristiques ont été utilisées pour résoudre le problème de l'écoulement optimal de l'énergie et les problèmes d'écoulement optimal de l'énergie soumis à des contraintes de sécurité. Ici, nous discutons principalement du problème de l'écoulement optimal de l'électricité en utilisant l'algorithme génétique, l'algorithme Shuffled Frog Leap, l'algorithme Big BangBig Crunch et les algorithmes Jaya. L'analyse des contingences et le classement ont également été effectués pour le système de bus IEEE 30. D'autres problèmes de flux d'énergie optimaux liés à des contraintes de sécurité ont été résolus à l'aide de diverses techniques métaheuristiques. Pour le problème du flux d'énergie optimal, la fonction objective est la minimisation du coût total du combustible avec l'application de certaines contraintes. Ce problème est testé sur un système de test de bus IEEE-30 standard et un système de test de bus IEEE-57 dans un environnement MATLAB. Les résultats des tests des différents algorithmes sont comparés. Les performances de l'algorithme Big Bang-Big Crunch modifié et de l'algorithme Jaya sont meilleures que celles de tous les autres algorithmes, mais l'algorithme Jaya prend plus de temps de convergence.
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