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題 名 | 應用混合型人工智慧演算法於最佳化電力潮流之研究=Mixed Artificial Intelligent Algorithm for Optimal Power Flow |
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作 者 | 黃琮暉; 黃仲麒; 林冠禎; | 書刊名 | 遠東學報 |
卷 期 | 26:2 2009.06[民98.06] |
頁 次 | 頁273-282 |
分類號 | 448.115 |
關鍵詞 | 最佳化電力潮流; 免疫演算法; 模擬退火法; 電流注入法; Optimal power system; Immune algorithm; Simulated annealing algorithm; Equivalent current injection; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 近年來能源短縮,發電廠之發電成本節節高升,卻又無法將成本轉嫁於 用戶端,於是規劃電力系統最佳調度變得非常重要。因此,本文提出應用加 強型免疫—退火演算法來求解混合整數型最佳化電力潮流。基於電流注入法 之負載潮流模型,將變數規劃問題區分成連續及離數兩種不同型態之變數。 連續變數為傳統最佳化電力潮流之發電機實功輸出和發電機匯流排上的電 壓;而離散變數為調節變壓器和並聯電容組。在求解方法方面,本文利用既 有之免疫演算法和模擬退火法,針對個別之優點及特性合併兩種演算法,稱 之為增強型免疫退火演算法。本文所提之架構已在修正式 IEEE 30 Bus 上進行 測試,並和其他隨機搜尋演算法作比較。結果顯示本文所提之方法在執行效 能和求解品質有不錯之表現。 |
英文摘要 | Due to the lack of energy source and the getting worse in environmental pollution, how to optimal dispatch generator output and auxiliary equipment (transformer-tap settings and shunt capacitor devices) is becoming very important. This paper presents an enhanced immune annealing algorithm (EIAA) for the solution of the optimal power flow based on Equivalent Current-Injection (ECIOPF) with both continuous and discrete control variables. The continuous control variables modeled are unit active power outputs and generator-bus voltage magnitudes, while the discrete ones are transformer-tap settings and shunt capacitor devices. The feasibility of the proposed method is demonstrated for modify IEEE 30 bus system, and it is compared with other stochastic methods in terms of solution quality, convergence property, and computation efficiency. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。