مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ فارسی

Review of optimization algorithms in the field of economic load dispatch in hydropower plants and dynamic programming methods

Review of optimization algorithms in the field of economic load dispatch in hydropower plants and dynamic programming methods

چکیده مقاله

This review article examines various optimization algorithms employed in the economic load dispatch ELD of hydropower plants, emphasizing the importance of efficient resource allocation for maximizing economic benefits while ensuring grid stability As renewable energy sources gain prominence, the optimization of hydropower generation becomes critical to meet the rising demand for clean energy We explore traditional approaches as well as advanced algorithms, including dynamic programming, genetic algorithms, particle swarm optimization, and others, highlighting their advantages and limitations Furthermore, we analyze the integration of these optimization techniques with dynamic programming methods to enhance decision making processes in ELD This comprehensive review aims to provide insights into current trends, challenges, and future directions in optimizing economic dispatch in hydropower systems, facilitating improved performance and sustainability in the energy sector

نویسندگان

تصویر Mahdiyeh Eslami

Mahdiyeh Eslami

Associate Professor, Department of Electrical Engineering, Ke C , Islamic Azad University, Kerman, Iran

تصویر Mehdi Jafari

Mehdi Jafari

Associate Professor, Department of Electrical Engineering, Ke C , Islamic Azad University, Kerman, Iran

تصویر رزومه علمی کاربران

رزومه علمی کاربران

درباره سیویلیکاتبلیغات در سیویلیکاآمار علمی ایرانتقویم علمی ایرانداده کاوی مقالاتطرح های پژوهشی

شیوه ارجاع

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید: Soflaei Shahre babak، Hamzeh و Eslami، Mahdiyeh و Jafari، Mehdi،1404،Review of optimization algorithms in the field of economic load dispatch in hydropower plants and dynamic programming methods،ششمین همایش بین المللی مهندسی کامپیوتر، برق و تکنولوژی،همدان،https://civilica.com/doc/2585639

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات ششمین همایش بین المللی مهندسی کامپیوتر، برق و تکنولوژی مجموعه مقالات ششمین همایش بین المللی مهندسی کامپیوتر، برق و تکنولوژی2 اسفند 1404 · همدان
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۳۴ مشاهده

بررسی کاربرد هوش مصنوعی در ربات های رزمی: مطالعه موردی ایالات متحده آمریکا

تحولات شتابان فناوری در دهه های اخیر، به ویژه در حوزه هوش مصنوعی، موجب دگرگونی بنیادین در ماهیت جنگ ها�…

ربات های رزمیهوش مصنوعی نظامیکنترل معنادار انسانی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۹۱ مشاهده

تحلیل عملکرد و بهینه سازی چیلرهای جذبی یا تراکمی با تمرکز بر کاهش مصرف انرژی

چیلرهای تراکمی با استفاده از چرخه تبرید تراکم بخار و مصرف انرژی الکتریکی بالا در کمپرسورها کار می کنند…

انرژیبرودتبهینه سازی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۳۰ مشاهده

کاربرد هوش مصنوعی در مواجهه با چالش اخبار جعلی: تحلیل روش های تشخیص، چالش های نوظهور و راهکارهای آینده

همزمان با گسترش رسانه های اجتماعی و فناوری های تولید محتوا، انتشار اخبار جعلی به یک تهدید جدی برای اعتما…

اخبار جعلیهوش مصنوعیتشخیص اطلاعات نادرست
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۲۶ مشاهده

امنیت در اینترنت اشیا

اینترنت اشیا به عنوان یکی از فناوری های کلیدی عصر حاضر، میلیاردها دستگاه را به یکدیگر متصل کرده و تحولات…

اینترنت اشیابلاکچینامنیت IoT
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۹۶ مشاهده

بهینه سازی پایدار رایانش ابری با استفاده از نظریه بازی فازی

رایانش ابری به عنوان یکی از ستون های فناوری مدرن شناخته می شود، با این حال، بهینه سازی تخصیص منابع در حا…

نظریه بازی فازیمراکز داده ابریالگوریتم GTGWO
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۸۰ مشاهده

A Data Driven Machine Learning Framework for Optimal Treatment Selection in Infertility Management (IVF and IUI)

Selecting the right infertility treatment requires analyzing a wide set of clinical, hormonal, and labor…

IVFInfertilityMachine Learning