Genetic Algorithms: An Overview and Application to Power System Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Genetic Algorithm: An Overview and Application to Power System Optimization Steven M. Small, Benjamin Jeyasurya Faculty of Engineering & Applied Science Memorial University of Newfoundland St. John's, NL, Canada Abstract Power systems need to be operated in an economical and secure condition. Optimal Power Flow (OPF) has been widely used by Electric power utilities. The OPF optimizes a power system operating objective function (such as the operating cost of thermal resources) while satisfying a set of system operating constraints. In its most general formulation, the OPF is a nonlinear, nonconvex, large-scale optimization problem with both continuous and discrete control variables. OPF programs based on mathematical programming approaches are widely used. However, they are not guaranteed to converge to the global optimum. Recently Genetic Algorithms have been proposed as an alternative to solve the OPF problem. Genetic Algorithms are an attractive alternative to other optimization methods because of their robustness. The objective of this paper is to provide an overview of Genetic Algorithms as well as specific applications to power systems. Simple power system models will be used to illustrate the effectiveness of the Genetic Algorithm approach. Full paper to be considered for NECEC 2006
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».