Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Hybrid Differential Evolution Particle Swarm Optimization Algorithm.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Vaddi Ramesh,Kelothu Naresh and Pujari Anjappa
ISBN: 9783659524448
Год издания: 2014
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 64
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23350 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 134268
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: In an alternating current system, if the system is resistive i.e. voltage and current are in phase only real power is transmitted and if there is a time shift between voltage and current both active and reactive power are transmitted. When the average with respect to time is calculated, the average active power exists causing a net flow of energy from one point to another, whereas average reactive power is zero, irrespective of the network or state of the system.This project presents and compares three algorithms based on swarm intelligence and evolutionary techniques for solving the reactive power optimization problem Case studies on the IEEE 10-bus,34-bus systems illustrate the effectiveness of these algorithms in terms of the quality of the solutions found and their convergence characteristics. The results proved that the proposed DEPSO algorithm provides higher-quality solution with smaller iterations than the other two methods. DEPSO indeed outperforms DE or basic PSO method on this problem when comparing power loss reduction and number of iterations required for achieving convergence
Ключевые слова: particle swarm optimization, differential evolution