به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

artificial bee colony algorithm

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه artificial bee colony algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • Mahdi Shafiof, Neda Behzadfar *

    Tumor detection and isolation in magnetic resonance imaging (MRI) is a significant consideration, but when done manually by people, it is very time consuming and may not be accurate. Also, the appearance of the tumor tissue varies from patient to patient, and there are similarities between the tumor and the natural tissue of the brain. In this paper, we have tried to provide an automated method for diagnosing and displaying brain tumors in MRI images. Images of patients with glioblastoma were used after applying pre-processing and removing areas that have no useful information (such as eyes, scalp, etc.). We used a bounding box algorithm, to create a projection for to determining the initial range of the tumor in the next step, an artificial bee colony algorithm, to determine an initial point of the tumor area and then the Grow cut algorithm for, the exact boundary of the tumor area. Our method is automatic and extensively independent of the operator. comparison between results of 12 patients in our method with other similar methods indicate a high accuracy of the proposed method (about 98%) in comparison s.

    Keywords: Glioblastoma tumor, brain tumor diagnosis, bounding box algorithm, Artificial bee colony algorithm, grow cut algorithm
  • طیبه فیضی، سیدمحمدحسین معطر*
    میزان نفوذ در شبکه در حال افزایش است. سیستم تشخیص نفوذ، می تواند تا حد زیادی از حملات به شبکه جلوگیری کند. انتخاب ویژگی یک موضوع حیاتی در سیستم های تشخیص نفوذ می باشد که بر روی صحت و کارایی آن تاثیر بسزایی دارد. در این تحقیق، یک سیستم تشخیص نفوذ در شبکه ترکیبی جدید با استفاده از الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی بهبودیافته مبتنی بر طبقه بند ماشین بردار پشتیبان با روش ارزیابی 10-fold برای انتخاب بهترین ویژگی ها پیشنهاد گردیده است. ایده اصلی، از ترکیب معادلات جستجوی بهینه سازی ازدحام ذرات و تکاملی تفاضلی در فاز زنبورهای کارگر و ناظر به منظور به روزرسانی موقعیت زنبورها و به کارگیری پرواز لوی در فاز زنبورهای پیشاهنگ، به منظور بهبود بهره برداری و نرخ همگرایی در الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی می باشد. روش پیشنهادی مقاومت و پایداری خود را بر روی مجموعه داده NSL-KDD نشان داده و به طور قابل توجهی توانسته به بهبود عملکرد کلی سیستم تشخیص نفوذ با صحت 98/97 درصد کمک کند.
    کلید واژگان: سیستم تشخیص نفوذ، الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان، بهینه سازی تکاملی، پرواز لوی
    T. Feizi, M. H. Moattar *
    Intrusion in the network is increasing. Intrusion detection system can greatly prevent network attacks. Feature selection is a critical issue in intrusion detection systems which have a considerable impact on the accuracy and effectiveness of the system. In this study, a new hybrid network intrusion detection system with improved artificial bee colony algorithm using support vector machine classifier is proposed for feature selection. The main idea is utilizing a combination of search equations of particle swarm optimization and Differential Evolution for updating bee’s position of employed and onlooker bees and utilizing levy flight on scout bees phase, to improve exploitation and increase the convergence rate of the standard artificial bee colony algorithm. The robustness and stability of the proposed approach is evaluated on NSL-KDD dataset and showed significant improvement on the overall performance of intrusion detection system with an accuracy of 98.97 percent.
    Keywords: Intrusion Detection System, Artificial Bee Colony Algorithm, Support Vector Machine, Evolutionary Optimization, Levy Flight
  • TuCe Anilan *, Ergun Uzlu, Murat Kankal, Omer Yuksek
    In this study, a regional flood frequency analysis (RFFA) was applied to 33 stream gauging stations in the Eastern Black Sea Basin, Turkey. Homogeneity of the region was determined by discordancy (Di) and heterogeneity measures (Hi) based on L-moments. Generalized extreme-value, lognormal, Pearson type III, and generalized logistic distributions were fitted to the flood data of the homogeneous region. Based on the appreciate distribution for the region, flood quantiles were estimated for return periods of T=5, 10, 25, 50, 100, and 500 years. A non linear regression model was then developed to determine the relationship between flood discharges and meteorological and hydrological characteristics of the catchment. In order to compare with regression analysis, artificial bee colony algorithm (ABC) and teaching-learning based optimization (TLBO) models were developed. The equations were obtained by using the ABC and TLBO algorithms for the estimation of flood discharges for different return periods. The analysis showed that the TLBO and ABC results were superior to the regression analysis. Error values indicated that TLBO method yielded better results for estimation of flood quantiles for different independent variables.
    Keywords: Regional flood frequency analysis, L, moments, Teaching, learning based optimization, Artificial bee colony algorithm, Turkey
  • مجید محمدپور *، حمید پروین
    الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی یکی از الگوریتم های بهینه سازی هوش جمعی می-باشد، که از آن در اهداف و کاربردهای ایستا به صورت وسیعی استفاده می شود. اکثر مسائل موجود در جهان واقعی پویا می باشند. بنابراین ما به الگوریتم های بهینه سازی نیاز داریم که بتوانند مسائل را در محیط های پویا به خوبی حل نمایند. مسائل بهینه سازی پویا مسائلی هستند که در طول زمان دچار تغییر می-شوند. در این مقاله ما یک الگوریتم مبتنی بر کلونی زنبور مصنوعی آشوب گونه ترکیب شده با حافظه را برای مسائل بهینه سازی پویا ارائه نموده ایم. یک سیستم آشوب گونه پیش بینی دقیق تری از آینده نسبت به یک سیستم تصادفی دارد. ما در این روش از حافظه صریح برای ذخیره راه حل های قدیمی خوب جهت نگهداری تنوع در جمعیت استفاده نموده ایم. استفاده از راه حل های قدیمی خوب و تنوع در محیط به سرعت همگرایی الگوریتم کمک می نماید. روش پیشنهادی را برروی مسئله محک قله های متحرک آزمایش نموده ایم. مسئله محک قله های متحرک، شبیه ساز مناسبی برای تست کارآیی الگوریتم های بهینه سازی در محیط های پویا می باشد. نتایج آزمایشات برروی این تابع محک نشان از کارآیی مناسب روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش ها در حل مسائل بهینه سازی پویا دارد.
    کلید واژگان: بهینه سازی، الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، محیط های پویا، آشوب، حافظه، محک قله های متحرک
    Majid Mohammadpour *, Hamid Parvin
    Artificial Bee Colony Algorithm(ABC) is one of the swarm intelligence optimization algorithms that is extensively used for the goals and applications static. Many practical, real-world applications, nevertheless, are dynamic. Thus we need to get used optimization algorithms that could be solved problems in dynamic environments as well. Dynamic optimization problems where change(s) may occur through the time. In this paper we proposed one approach based on chaotic ABC combined with explicit memory method, for solving dynamic optimization problems. In this proposed algorithm, we used the explicit memory for store the aging best solution for the maintaining diversity in the population. Use the aging best solution and diversity in environments helps the speed convergence in algorithm. The proposed approaches have been tested on Moving Peaks Benchmark. The Moving Peaks Benchmark is the suitable function for testing optimization algorithms in dynamic environments. The experimental study on a Moving Peaks Benchmark show that proposed approach has a superior performance in comparison with several other algorithms in dynamic environments.
    Keywords: optimization, Artificial Bee Colony algorithm, Dynamic Environments, Chaos, Memory, Moving Peaks Benchmark
  • F. Barani *, H. Nezamabadi-Pour
    Artificial bee colony (ABC) algorithm is a swarm intelligence optimization algorithm inspired by the intelligent behavior of honey bees when searching for food sources. The various versions of the ABC algorithm have been widely used to solve continuous and discrete optimization problems in different fields. In this paper a new binary version of the ABC algorithm inspired by quantum computing, called binary quantum-inspired artificial bee colony algorithm (BQIABC), is proposed. The BQIABC combines the main structure of ABC with the concepts and principles of quantum computing such as, quantum bit, quantum superposition state and rotation Q-gates strategy to make an algorithm with more exploration ability. The proposed algorithm due to its higher exploration ability can provide a robust tool to solve binary optimization problems. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, several experiments are conducted on the 0/1 knapsack problem, Max-Ones and Royal-Road functions. The results produced by BQIABC are compared with those of ten state-of-the-art binary optimization algorithms. Comparisons show that BQIABC presents the better results than or similar to other algorithms. The proposed algorithm can be regarded as a promising algorithm to solve binary optimization problems.
    Keywords: Artificial bee colony algorithm, Quantum computing, Rotation Q-gate, 0-1 Knapsack problems, Benchmark functions
  • K. Sasireka *, T.R. Neelakantan
    Reservoir operation plays an important role in economic development of a region. Hedging operations were used for municipal, industrial and irrigation water supplies from reservoirs in the past. However, hedging operation for hydropower reservoir operation is very rare. Practically simple and useful new form of Standard Operation Policy and new form of hedging rules for hydropower production are introduced in this paper and demonstrated with a case study for hydropower reservoir operation of Indirasagar reservoir system in India. The performances of optimal hedging rules were compared with that of a new standard operation policies and the superiority (reliability increases by about 10%) of the hedging rules are presented. When the number of decision variables is increased from 5 to 15, the energy production is increased by 0.7 %, the spill is reduced by 16.8 % while the reliablity is decreasing slightly by 2.1 %. A bi-level simulation-optimization algorithm was used for optimizing the hedging rules. For optimization, Genetic Algorithm, artificial bee colony algorithm and imperialistic competitive algorithms were attempted. The results indicate that all the three algorithms are competitive and artificial bee colony algorithm is marginally better than the other two.
    Keywords: Hedging rule, reservoir operation, hydropower, Optimization, genetic algorithm, artificial bee colony algorithm, imperialistic competitive algorithm
  • M. Shahriari-Kahkeshi
    This paper presents a new robust fault detection and isolation scheme using fuzzy wavelet network based on the bounded error approach. An efficient hybrid design algorithm which consists of the orthogonal least square and the artificial bee colony algorithm is proposed to design fuzzy wavelet network for modeling normal and faulty behavior of the system. The proposed model provides an alternative description of the behavior of the system with high accuracy, but it suffers from model uncertainty, because of model-reality mismatch in practical applications. To overcome this difficulty, the bounded error approach inspired from robust identification theory, is applied to estimate the model uncertainty which defines a confidence interval of the model output and derives adaptive threshold for residual evaluation. Also, online fault isolation process is performed using fuzzy wavelet network models of the faulty system and analyzing the relation between a bank of residuals. Performance and efficiency of the proposed scheme is evaluated by simulating the nonlinear two-tank liquid level control system. Finally, some performance indexes are defined and then the Monte-Carlo analysis is carried out to evaluate the reliability and robustness of the proposed scheme.
    Keywords: Robust fault detection, isolation, Fuzzy wavelet network, Adaptive threshold generation, Bounded, error approach, Artificial bee colony algorithm
  • مصطفی یحیی آبادی، علیرضا صدوقی*
    در زمینه مدل سازی صاعقه روش های تحلیلی متعددی از قبیل مدل الکتریکی-هندسی و روش گوی غلطان ارائه شده است که در آن ها نواحی حفاظت شده و حفاظت نشده تفکیک می شوند. اما در هیچ کدام نمی توان شدت آسیب پذیری نواحی مختلف را در برابر برخورد صاعقه مشخص نمود. در این مقاله با استفاده از روش تحلیل عددی انتشار گام به گام صاعقه در فضای سه بعدی و الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، روشی نوین به منظور شناسایی نواحی با بیش ترین احتمال برخورد صاعقه ارائه می شود. ساختار موردنظر برای حفاظت در این مقاله یک سازه نامتقارن در نظر گرفته شده است. به منظور مدل سازی صاعقه، اجسام روی زمین و پیش موج بالارونده از اشکال مختلف بارهای الکتریکی استفاده شده و محاسبات میدان به روش بارهای فرضی انجام شده است. تعیین مسیر انتشار صاعقه و آغاز و حرکت پیش موج بالارونده تا برخورد نهایی به صورت گام به گام انجام گرفته است. در نهایت با استفاده از الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی نواحی پرخطر آغاز صاعقه در فضای بالای ساختار و نقاط آسیب پذیر معادل آن ها روی ساختار تعیین شده اند و به استناد نتایج حاصل از شبیه سازی، بهترین موقعیت صاعقه گیرهای میله ای مشخص شده است. روش ارائه شده می تواند برای طراحی سیستم حفاظت هر ساختار پیچیده استفاده شود.
    کلید واژگان: صاعقه، روش انتشار گام به گام، روش بارهای فرضی، الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، پیش موج بالارونده
    M. Ahyaabadi, A. Sadoughi *
    To calculate shielding failure of a lightning protection system, several analytical methods such as Electro-Geometric Model and olling Sphere Method have been proposed. These methods are used to determine protected and unprotected areas, but they cant show the frequency of shielding failure to determine more risky areas. In this paper, a new numerical model is proposed by using eader Progression Model and Artificial ee olony Algorithm to identify the most vulnerable area on complex structures. The progression of lightning downward leader, the inception and propagation of upward leaders are considered step by step until final jump. Structures, air terminals, downward and upward leaders are modeled by different shapes of charges, and the electric field in an environment is computed by charge simulation method. ightning is assumed as artificial bee, and areas with high shielding failure are the best food sources with high nectar amount. So the result produced by A algorithm is the most lightning risky area. Finally, lightning performance of an asymmetric structure protection system is evaluated, and based on simulation results the best position of air terminals is determined. The proposed method can be used for protection system design of any complex structure.
    Keywords: Lightning, leader progression model, charge simulation method, artificial bee colony algorithm, upward leader
  • Baozhen Yao, Ping Hu, Lan Yu, Mingheng Zhang, Junjie Gao
    The merged automobile maintenance part delivery problem will attract interests from the merged company due to the reduced delivery cost by collaborative delivery among several automobile part depots. Since the delivery problem is a very complex problem, Voronoi diagram is adopted to simplify this delivery problem by splitting customers into several sets. Then, this paper attempts to solve this delivery problem by using of artificial bee colony algorithm. To improve the performance of the artificial bee colony algorithm, an adaptive strategy is used to control the proportion of scouts and leaders. At last, the computational results for 23 benchmark problems indicate that the proposed algorithm is an effective method to solve the multi-depot vehicle routing problem. Furthermore, the results of a merged automobile maintenance part delivery problem also indicate that the improved artificial bee colony algorithm with Voronoi diagram is feasible for solving this kind of delivery problem.
    Keywords: Automobile maintenance part delivery problem, Multi, depot vehicle routing problem, Voronoi diagram, Adaptive strategy, Artificial bee colony algorithm, Merged
  • فاطمه آذری نژادیان*، سید مازیار میرحسینی مقدم، موسی مرزبند، نرگس پرهیزی
    برای کسب اطمینان از مصرف بهینه انرژی در ریزشبکه ها، ارائه سیستم مدیریت انرژی مناسب و کارآمد از اهمیت ویژه ای برخوردار است. امروزه با به کارگیری منابع انرژی تجدیدپذیر و همچنین، سیستم های ذخیره کننده انرژی در MG، علاوه بر کاهش آلایندگی ناشی از مصرف سوخت های فسیلی می توان ایمنی و قابلیت اطمینان سیستم قدرت را نیز افزایش داد. هدف اصلی به کارگیری الگوریتم بهینه سازی EMS، افزایش سهم تولید انرژی توسط منابع تجدیدپذیر و در نتیجه مینیمم نمودن هزینه کل بهره برداری و کاهش قیمت تمام شده برای مصرف کنندگان است. مهم ترین نوآوری ارایه شده در این مقاله پیاده سازی EMS بر روی ریزشبکه شرکت مرکز تحقیقات انرژی کاتالونیا برپایه روش بهینه سازی کلونی زنبور مصنوعی در حالت متصل به شبکه سراسری جهت توزیع اقتصادی توان مابین عنصرهای مختلف موجود و با توجه به قیمت پیشنهادی آنهاست. نتایج بهینه به دست آمده از الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با الگوریتم EMS برپایه روش برنامه ریزی غیر خطی گویای کاهش حدود 18 درصد هزینه کل تولید الکتریسیته و نیز افزایش کارآیی این الگوریتم در مدیریت سمت تولید و مصرف است.
    کلید واژگان: الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، ریز شبکه، شبکه سراسری، مدیریت بهینه انرژی، مدیریت سمت تقاضا
    Fatemeh Azarinejadian *, Seyyed Mazia Mirhosseini Moghaddam, Mousa Marzband, Narges Parhizi
    Presenting proper and efficient energy management system (EMS) in the Microgrids (MG) is an important issue for gaining assurance to optimize energy usage based on price preference and system technical constraints. Nowadays by utilizing renewable energy resources and energy storage systems in MG، in addition to reducing the pollution caused by fossil fuels، the safety and power system reliability can also be improved. The proposed algorithm to implement an EMS shall increase the MG ability in both islanded and grid connected operating mode to supply non-responsive load demands from the economic points of view. Implementing EMS over the MG of Institute de Recerca on Energia de Catalunya (IREC) based on artificial bee colony (ABC) optimization approach to economic dispatch between various generation units، considering their offer price is main novelty of this paper. The obtained results from the proposed algorithm when compared with the EMS algorithm based on mixed integer non-linear programming (MINLP) demonstrate the reduction of about 18% of the total generation; and it also improves the efficiency of the demand/ generation side management.
    Keywords: Artificial bee colony algorithm, optimal energy management system, Microgrid, demand response, responsive load demand, demand, generation side management
  • مهندس فاطمه آذری نژادیان*، سید مازیار میرحسینی مقدم، آقای موسی مرزبند
    امروزه علاقه بسیاری جهت مدیریت و برنامه ریزی سیستمهای انرژی شکل گرفته که در آن هدف مینیمم نمودن هزینه تولید،کاهش قیمت برق مصرفی برای مصرف کنندگان و استفاده بهتر از منابع تجدیدپذیر انرژی در شبکه های قدرت است. در این راستا، از آنجا که مدیریت سمت تقاضا مشارکت مصرف کنندگان را در سیستمهای قدرت افزایش میدهد، مدلسازی مشخصه های مصرف کننده از اهمیت بسزایی برخوردار است. در این مقاله از یک الگوریتم بهینه سازی زنبور عسل چند بعدی بر روی یک ریز شبکه به منظور تعیین تولید بهینه در آن استفاده شده است که در آن با در نظر گرفتن قیمت پیشنهادی هر یک از منابع تولید و ذخیره و همچنین قیمت پیشنهادی بارهای قابل قطع مدیریت بهینه انرژی صورت میگیرد. مقایسه الگوریتم پیشنهاد شده در این مقاله با الگوریتم مربوط به سیستمهای انرژی متداول نشاندهنده 30% کاهش هزینه به همراه افزایش در سرعت تصمیم گیری توسط کنترلر مرکزی و نیز بهبود عملکرد منابع موجود در ریزشبکه مربوط به سیستم تحت مطالعه است.
    کلید واژگان: الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی، ریزشبکه، مدیریت سمت تقاضا، مدیریت بهینه انرژی
    Mrs Fatemeh Azarinejadian *, Dr Seyyed Maziar Mirhosseini Moghaddam, Mr Musa Marzband
    There is a great interest to plan and manage energy systems in order to minimize generation cost and electricity prices, and also to optimize operation of renewable energy sources in advanced power grids and energy management systems. Since, demand side management increases consumers’ participation in power systems, their characteristics modelling has a crucial significance in power systems. In this paper, to have an economic dispatching of generation in microgrids, a multidimensional artificial bee colony optimization algorithm is implemented. Accordingly, considering bids of each generation and storage source and also the offered price of interruptible loads, optimum energy management is achieved. Finally, a comparison between the results of proposed algorithm and Modified Conventional Energy Management Systems shows an approximate 30% of cost reduction, higher speed of central controller’s decision making, and improvment in the performance of the existing sources in studied microgrid power system.
    Keywords: Optimum energy management, microgrid, artificial bee colony algorithm, demand side management
  • پدرام شهریاری نسب *، معین پرستاری، مهدی معلم
    امروزه، استفاده از سیستم های انتقال انرژی الکتریکی بدون تماس برای شارژ خودروهای الکتریکی موجبات افزایش کارآیی این خودروها را فراهم آورده است. در این مقاله یک سیستم انتقال انرژی الکتریکی بدون تماس القایی با سیم پیچ های اولیه و ثانویه مستطیل شکل طراحی شده است. مدلی تحلیلی برای سیستم انتقال انرژی القایی ارائه و از آن برای بهینه سازی عملکرد سیستم استفاده شده است. برای بهینه سازی پارامتر های سیستم، در این مقاله از الگوریتم زنبورهای عسل استفاده شده و مسئله بهینه سازی جدیدی با دو تابع هدف برای طراحی سیستم انتقال انرژی القایی تعریف شده، به نحوی که بالاترین بازده سیستم درحالی که کم ترین حجم مس برای اجرای عملی سیستم نیاز باشد به دست آید. هم چنین لزوم جبران در سیم پیچ های اولیه و ثانویه سیستم و بهترین نوع جبران با توجه به کاربرد شارژ بدون تماس خودروهای الکتریکی ارائه شده است. عملکرد سیستم طراحی شده در اثر جا به جا شدن مرکز سیم پیچ اولیه و ثانویه نسبت به یکدیگر نیز بررسی شده است. نتایج شبیه سازی با استفاده از نرم افزارهای MATLAB و ANSOFTMAXWELL موید صحت مدل تحلیلی به دست آمده و نتایج طراحی انجام شده می باشد.
    کلید واژگان: سیستم های انتقال انرژی بدون تماس القایی، خودرو الکتریکی، الگوریتم زنبورهای عسل
    P.Shahriari Nasab*, M.Parastegari, M.Moallem
    Today, using inductively coupled contactless power transmission systems (ICPT) to charge electric vehicles is a promising step in increasing efficiency of electric vehicles. In this paper, the design of an ICPT systembased on a rectangular coil configurationfor primary and secondary coil is presented. An analytical model of the contactless power transmission system is derived and is used tooptimize the performance of the system.System parameters are optimized using artificial bee colony algorithm and a new two-objective optimization problem is obtainedwhich optimizes the system parametersto reachmaximum efficiency while the minimum volume of copper is needed to be used. Moreover,the necessity of compensation in both primary and secondary studied and the best compensation technique based on the application of ICPT system is applied.The designed system performance while the primary and secondary windings are misaligned is investigated.Simulationsare done by MATLAB and ANSOFT MAXWELL and the results confirm theanalytical model and designed result as expected.
    Keywords: Inductively coupled contactless power transmission system (ICPT), Electric vehicles, Artificial Bee colony algorithm
  • مهندس سید مهدی مظهری، مهندس امیر باقری، حسن منصف، پروفسور حمید لسانی
    با توجه به گسترش روزافزون مصرف انرژی الکتریکی، طراحی مناسب شبکه آینده و توسعه شبکه فعلی اهمیت زیادی برخوردار شده است. برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال، یکی از مهمترین بخش ها در طراحی توسعه سیستم های قدرت است. در این مقاله، برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال با در نظر گرفتن ارزش واقعی کفایت خطوط بررسی شده است. برای این منظور، تعریف جدیدی مبتنی بر مباحث اقتصادی به کفایت خطوط اختصاص داده شده و شیوه محاسبه ارزش واقعی کفایت شبکه انتقال، با استفاده از مطالعات آماری، تشریح و فرمول بندی شده است. سپس، مساله توسعه شبکه انتقال در قالب یک مساله بهینه سازی با استفاده از کلونی مصنوعی زنبور عسل حل و مراحل تطابق آن با مساله حاضر تشریح شده است. علاوه بر این، به منظور تسریع در فرآیند بهینه سازی و جلوگیری از حبس شدن پاسخ ها در کمینه های محلی، راهکارهای ابتکاری جدیدی پیشنهاد و به مساله اعمال شده اند. در پایان، با حل مساله توسعه شبکه انتقال برای یک شبکه نمونه و نیز شبکه واقعی آذربایجان تا افق 1395، کارایی روش پیشنهادی بررسی و نشان داده شده است.
    کلید واژگان: بهینه سازی سیستم های قدرت، برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال، خوشه یابی فازی، کفایت شبکه، کلونی مصنوعی زنبور عسل
    Mr. Seyed Mahdi Mazhari, Mr. Amir Bagher, Dr. Hassan Monsef, Prof. Hamid Lesani
    Expansion planning of the electric power systems has significant importance considering increases in electricity load demand. Transmission network expansion planning (TNEP) is an important part of the electric power system development. In this paper، the TNEP is investigated as a new framework considering actual worth of network adequacy. To do so، a new economic based definition is introduced for network adequacy and statistical studies are developed to calculate the actual worth of network adequacy via proposed formulation. Next، the TNEP is investigated as an optimization problem، with two objectives، using Artificial Bee Colony algorithm. Moreover، new heuristic approaches are presented to enhance the optimization process. Detailed numerical studies and comparisons presented in the paper show that the proposed approach could improve the quality of problem solutions and can be used as a new framework for TNEP within actual networks.
    Keywords: Artificial Bee Colony algorithm, Fuzzy clustering, Network adequacy, Power system optimization, Transmission network expansion planning.planning
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال