نتایج شبیه سازی، جایایی همزمان بهینه ریکلوزر و تولید پراکنده ، با بهره از الگوریتم مورچگان


در حال بارگذاری
23 اکتبر 2022
فایل ورد و پاورپوینت
2120
2 بازدید
۷۹,۷۰۰ تومان
خرید

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

 نتایج شبیه سازی، جایایی همزمان بهینه ریکلوزر و تولید پراکنده ، با بهره از الگوریتم مورچگان دارای ۱۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد نتایج شبیه سازی، جایایی همزمان بهینه ریکلوزر و تولید پراکنده ، با بهره از الگوریتم مورچگان  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 نتایج شبیه سازی، جایایی همزمان بهینه ریکلوزر و تولید پراکنده ، با بهره از الگوریتم مورچگان،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن نتایج شبیه سازی، جایایی همزمان بهینه ریکلوزر و تولید پراکنده ، با بهره از الگوریتم مورچگان :

تعداد صفحات :۱۴

چکیده مقاله:

Distributed generation (DG) is being incorporated into the current distribution networks, one of the objectives being enhancement of power system reliability. In a DG-enhanced feeder, power ow is not unidirectional, and con- ventional protection logic needs to be modied accordingly. A faulted branch can be energized from both ends and the pro- tection devices are desired to interrupt the fault current. There are primarily three scenarios in the optimal design of a DG- enhanced distribution system:1) optimal recloser placement for a given DG allocation;2) optimal DG placement for a given recloser placement;3) optimal recloser and DG placement.In essence, such problems are highly combinatorial and the corresponding objective functions are usually nondifferen- tiable. Thus, traditional analytical approaches such as linear and nonlinear programming have difculty in dealing with these problems. More recently, various computational intelligence techniques have been developed to nd the optimum or near- optimum solutions based on guided stochastic search. Among them, swarm intelligence is a relatively novel technique that can be used for complex engineering design optimization. Especially, ant colony search-based algorithms are a kind of outstanding discrete optimizers . In this study, an ant colony system (ACS) algorithm is proposed to optimize the re- closer (or DG) placement for a xed DG (or recloser) allocation. The idea can be extended to the simultaneous placement of both reclosers and DGs

  راهنمای خرید:
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.