مقاله تعیین بهینه ی مکان و ظرفیت برنامه ی DR شبکه با اهداف حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه بصورت تک هدفه (مجزا) و همزمان (چند هدفه) توسط الگوریتم ژنتیک

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله تعیین بهینه ی مکان و ظرفیت برنامه ی DR شبکه با اهداف حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه بصورت تک هدفه (مجزا) و همزمان (چند هدفه) توسط الگوریتم ژنتیک دارای ۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تعیین بهینه ی مکان و ظرفیت برنامه ی DR شبکه با اهداف حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه بصورت تک هدفه (مجزا) و همزمان (چند هدفه) توسط الگوریتم ژنتیک  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله تعیین بهینه ی مکان و ظرفیت برنامه ی DR شبکه با اهداف حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه بصورت تک هدفه (مجزا) و همزمان (چند هدفه) توسط الگوریتم ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله تعیین بهینه ی مکان و ظرفیت برنامه ی DR شبکه با اهداف حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه بصورت تک هدفه (مجزا) و همزمان (چند هدفه) توسط الگوریتم ژنتیک :

تعداد صفحات:۹
چکیده:
شرکت های تولید انرژی برق به تولید و فروش انرژی به صورت رقابتی در بازار عمده فروشی پرداخته و شرکت های توزیع این انرژی را از بازار مذکور خریداری و به بازار خرده فروشی، می رسانند. از این رو، پرداختن به مسائل مدیریت سمت مصرف و برنامه های پاسخگویی بار امری اجتناب ناپذیر است. برنامه DR که در واقع پاسخ مشترکین برای کاهش مصرف است، یکی از ابزارها جهت تحلیل قیمت تمام شده برق است که در کنار آن می توان مسائلی چون پایداری ولتاژ شبکه را مورد تحلیل قرار داد. در این مقاله، مسئله ی حداقل سازی قیمت تمام شده برق و بهبود پایداری استاتیکی ولتاژ شبکه که از مباحث مهم بازار رقابتی برق بوده، با تعیین مکان و ظرفیت بهینه ی برنامه DR در سناریوهای مختلف، چه بصورت مجزا و چه بصورت همزمان انجام و نتایج جهت تحلیل و بررسی ارائه شده اند. جهت بهینه سازی از الگوریتم زنتیک و روش SPEA و شبکه آزمون ۵۷ شینه IEEE استفاده شده است.