Multi‐group particle swarm optimisation for transmission expansion planning solution based on LU decomposition
Notice bibliographique
Résumé
As power systems are being highly stressed with the boost of loading levels and the introduction of new generation sources, transmission expansion planning (TEP) has regained its significance as a pivotal problem to be solved. To ameliorate the performance on both efficiency and accuracy for the solution of TEP from the aspect of algorithm design, a static DC TEP without generation redispatch is investigated by the proposed multi‐group particle swarm optimisation (MGPSO) algorithm. MGPSO is based on the discrete PSO framework with several beneficial enhancements involved, such as Sobol sequence initialisation method, multi‐group co‐evolution strategy, and mutation mechanism. For the solution of linear programming subproblem within the framework of MGPSO, a linear equation system is extracted and then addressed with efficient LU decomposition approach. Case studies have been implemented on five classical benchmarks, ranging from 6‐bus to 118‐bus, between the MGPSO and commercial software Lingo 11.0 to validate the superiority of MGPSO. Speedup analysis as well as performance evaluation of different acceleration strategy involved in MGPSO are implemented and discussed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».