مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ انگلیسی

Enhanced Flower Pollination Algorithm for Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution Networks: Cost and Loss Reduction with Improved Voltage Profiles

Enhanced Flower Pollination Algorithm for Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution Networks: Cost and Loss Reduction with Improved Voltage Profiles

چکیده مقاله

The capacitor placement problem focuses on identifying optimal locations and sizes of capacitors in power distribution networks to reduce power losses, operational costs and improve voltage profiles Given that a significant portion of power losses occur in distribution systems, optimizing capacitor placement is crucial for efficiency and cost reduction This study applies to an improved Flower Pollination Algorithm FPA to solve this problem in radial distribution networks The enhanced FPA incorporates Monte Carlo randomization and dynamic switching probability to improve search efficiency Simulations were conducted on 33 bus, 34 bus, and 69 bus distribution networks to evaluate the algorithm’s effectiveness The results indicate that the proposed method significantly reduces power losses and improves voltage stability compared to conventional approaches In the 33 bus system, losses decreased by 34 9%, while the minimum voltage improved from 0 9089 p u to 0 9308 p u Similarly, in the 34 bus and 69 bus networks, power losses were reduced by 28 2% and 35 4%, respectively, with notable voltage profile improvements Comparisons with other methods confirm that the improved FPA outperforms other techniques, achieving an additional 5 10% reduction in power losses These results highlight the effectiveness of the proposed algorithm for capacitor placement optimization in radial distribution networks

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

تصویر Vahid pishahang

Vahid pishahang

Department of Electrical Engineering, Marvdasht Branch, Islamic Azad University, Marvdasht, Iran

تصویر Bahman Bahmani-Firouzi

Bahman Bahmani-Firouzi

Department of Electrical Engineering, Marvdasht Branch, Islamic Azad University, Marvdasht, Iran

شیوه ارجاع

pishahang, Vahid and Bahmani-Firouzi, Bahman,1403,Enhanced Flower Pollination Algorithm for Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution Networks: Cost and Loss Reduction with Improved Voltage Profiles,25th National Conference on Electrical, Computer and Mechanical Engineering,Shirvan

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات بیست و پنجمین کنفرانس ملی مهندسی برق ،کامپیوتر و مکانیک مجموعه مقالات بیست و پنجمین کنفرانس ملی مهندسی برق ،کامپیوتر و مکانیک21 اسفند 1403 · شیروان
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۸۸۴ مشاهده

کاربرد کامپیوتر در زندگی و صنایع مختلف

کامپیوترها به یکی از ارکان اساسی زندگی مدرن تبدیل شده اند و در حوزه های مختلف از جمله آموزش، صنعت، پزشکی…

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۸۰۰ مشاهده

تشخیص اختلال شناختی خفیف با استفاده از روش های ارتباط عملکردی مغز مبتنی بر سیگنال الکتروانسفالوگرام

بیماری آلزایمر اختلال عصبی پیش رونده ای است که با تخریب سلول های عصبی در مغز همراه می شود و یکی از مسائل…

آلزایمراختلال شناختی خفیفسیگنال الکتروانسفالوگرام (EEG)
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۹۹ مشاهده

تحلیل پتانسیل انرژی بادی در ایران و ارائه راهکارهای توسعه نیروگاه های بادی کوچک مقیاس

توسعه نیروگاه های بادی یکی از راهکارهای کلیدی در کاهش وابستگی به سوخت های فسیلی و کاهش انتشار گازهای گلخ…

نیروگاه بادیانرژی تجدیدپذیرتحلیل اقتصادی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۵۷ مشاهده

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت برق و انرژی

هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر جهان است و مهندسی برق نیز یکی از حوزه هایی است که بیشترین تاثیرپذیری را…

هوش مصنوعیصنعت برقانرژی تجدید پذیر
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۳۶ مشاهده

بهینه سازی مبتنی بر هوش مصنوعی در مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک: یک بررسی سیستماتیک

با پیشرفت های سریع در هوش مصنوعی AI ، بهینه سازی مبتنی بر AI به یکی از مهم ترین روش ها برای حل چالش های…

هوش مصنوعیبهینه سازییادگیری عمیق
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۶۰۳ مشاهده

بررسی مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی در پیش بینی بازارهای مالی

در سال های اخیر، مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی AI به عنوان ابزارهای قدرتمندی در تحلیل و پیش بینی بازارهای…

مدل های پیش بینی مالیشبکه های حافظه کوتاه مدت بلندمدت LSTMماشین های بردار پشتیبان SVM