Flusso di potenza ottimale con vincoli di sicurezza
utilizzando metodi meta-euristici
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In questo lavoro, sono state tentate diverse tecniche meta-euristiche per risolvere il problema del flusso ottimale di potenza e il problema del flusso ottimale di potenza con vincoli di sicurezza. In questa sede si discute principalmente del problema del flusso ottimale di potenza utilizzando l'Algoritmo Genetico, l'Algoritmo Shuffled Frog Leap, l'Algoritmo Big BangBig Crunch e l'Algoritmo Jaya. L'analisi delle contingenze e la classificazione sono state effettuate anche per il sistema IEEE a 30 bus. Per il problema del flusso ottimale di energia con vincoli di sicurezza sono state utilizzate...
In questo lavoro, sono state tentate diverse tecniche meta-euristiche per risolvere il problema del flusso ottimale di potenza e il problema del flusso ottimale di potenza con vincoli di sicurezza. In questa sede si discute principalmente del problema del flusso ottimale di potenza utilizzando l'Algoritmo Genetico, l'Algoritmo Shuffled Frog Leap, l'Algoritmo Big BangBig Crunch e l'Algoritmo Jaya. L'analisi delle contingenze e la classificazione sono state effettuate anche per il sistema IEEE a 30 bus. Per il problema del flusso ottimale di energia con vincoli di sicurezza sono state utilizzate varie tecniche meta-euristiche. Per il problema del flusso ottimale di energia, la funzione obiettivo è la minimizzazione del costo totale del carburante con l'applicazione di determinati vincoli, testati su un sistema di test standard IEEE-30 bus e IEEE-57 bus in ambiente MATLAB. Vengono confrontati i risultati dei vari algoritmi. Le prestazioni dell'algoritmo Big Bang-Big Crunch modificato e dell'algoritmo Jaya sono migliori tra tutti gli altri algoritmi, ma l'algoritmo Jaya richiede più tempo di convergenza.
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