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Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la résolution optimale du problème de la répartition des puissances électriques d'un système de production, cette approche utilise un Algorithme Génétique Simple Dynamique (AGSD) adapté par un système flou dont les paramètres sont optimisés par un Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Le système flou contrôle les paramètres de l'AGSD tel que la probabilité de mutation (Pm) et la probabilité de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objective de l'AGSD.…mehr

Produktbeschreibung
Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la résolution optimale du problème de la répartition des puissances électriques d'un système de production, cette approche utilise un Algorithme Génétique Simple Dynamique (AGSD) adapté par un système flou dont les paramètres sont optimisés par un Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Le système flou contrôle les paramètres de l'AGSD tel que la probabilité de mutation (Pm) et la probabilité de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objective de l'AGSD. L'application de la méthode proposée sur un réseau électrique à 14 et 30 noeuds a donné des résultats de simulation très satisfaisants comparés avec ceux obtenus avec l' Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Nous avons enrichi notre travail par l'application de la logique floue et la commande par backstepping dans la l'orientation du flux et le contrôle de la vitesse de la machine asynchrone.
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Autorenporträt
A pris son Doctorat en Génie Électrique de la Faculté des Sciences de l'Ingénieur de l'Université de Djillali Liabes, Algérie. Ses intérêts de la recherche incluent sur les techniques du contrôle moderne et intelligent des FACTS et Machines, l'intelligence artificielle et ses candidatures dans l'optimisation des réseaux électriques.