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Enregistrement W2024667849 · doi:10.1109/syscon.2012.6189540

Optimal dynamic economic dispatch including renewable energy source using artificial bee colony algorithm

2012· article· en· W2024667849 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic dispatchRenewable energyElectric power systemMathematical optimizationComputer scienceElectricityArtificial bee colony algorithmElectricity generationDemand responsePopulationPower (physics)EngineeringMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power utilities strive for optimal economic operation of their electric networks while considering the challenges of escalating fuel costs and increasing demand for electricity. The dynamic economic dispatch (DED) occupies a prominent place in a power system's operation and control. It aims to determine the optimal power outputs of on-line generating units in order to meet the load demand subject to satisfying various operational constraints over finite dispatch periods. Similar to most real-world complex engineering optimization problems, the nonlinear and nonconvex characteristics are more prevalent in the DED problem. Therefore, obtaining a truly optimal solution presents a challenge. In this paper, the artificial bee colony (ABC) algorithm - a recently introduced population-based technique - is utilized to solve the DED problem. Integrating a renewable-energy source and analyzing its impact is considered as well. A sample test system with a dispatch period of 24-hour is designated to validate the outcomes. The promising results prove that the ABC algorithm has a great potential to be applied in different electric power system optimization areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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