経済的配電における遺伝的および遺伝的/シミュレーテッドアニーリングアプローチ

本論文では、経済的配電問題のためのグローバルまたは準グローバル最適解を決定するための基本的および増分的遺伝的アルゴリズムアプローチの実装を開発し、提示します。これらのアルゴリズムの性能を改善するために、増分的遺伝的アルゴリズムアプローチとシミュレーテッドアニーリング手法の組み合わせに基づく別のアルゴリズムが開発されます。このアルゴリズムは、メモリ要件を最小限に抑えるようにさらに開発されます。発電機の負荷をエンコードする際の離散化問題を克服する方法が提案されます。解決プロセスで生成された配電ソリューションが実現可能であることを保証するための方法がアルゴリズムに含まれています。開発されたアルゴリズムは、実際の電力システムにおける13台の発電機の経済的負荷を決定するアプリケーションを通じて実証されます。応用研究では、バルブポイント負荷と発電機のランプ特性の影響が考慮されています。開発されたアルゴリズムは一般性があり、以前のシミュレーテッドアニーリングに基づく方法よりも計算速度が速いことが示されています。