Use of a multi-objective teaching-learning algorithm for reduction of power losses in a power test system

Use of a multi-objective teaching-learning algorithm for reduction of power losses in a power test system

Este artículo presenta un algoritmo de enseñanza-aprendizaje multi-objetivo basado en descomposición para resolver el problema del despacho óptimo de potencia reactiva (ORPD). La efectividad y el desempeño del algoritmo propuesto son comparados con respecto a un algoritmo evolutivo multi-objetivo ba...

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Main Authors: Miguel A. Medina, Juan M. Ramirez, Carlos A. Coello, Swagatam Das
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2014-01-01
Series:Dyna
Online Access:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49631031029
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description Este artículo presenta un algoritmo de enseñanza-aprendizaje multi-objetivo basado en descomposición para resolver el problema del despacho óptimo de potencia reactiva (ORPD). La efectividad y el desempeño del algoritmo propuesto son comparados con respecto a un algoritmo evolutivo multi-objetivo basado en descomposición (MOEA/D) y con el NSGA-II. Un modelo de sistema de potencia de referencia se utiliza para probar el desempeño de los algoritmos. Los resultados de la reducción de las pérdidas de energía así como las métricas de desempeño indican que el algoritmo propuesto es una opción fiable para resolver el problema.
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