In diesem Buch wird ein optimales Problem der aktiven und reaktiven Leistungsabgabe mithilfe von Schwarmintelligenz-basierten, bioinspirierten Algorithmen gel st. Ein neuer Ansatz unter Verwendung des Cuckoo-Search-Algorithmus (CS) wird zur L sung des Problems des optimalen Leistungsflusses (OPF) durch optimale Einstellung der Steuerungsvariablen vorgeschlagen. Die Standardzielfunktionen f r den optimalen aktiven und reaktiven Leistungsfluss sind die Minimierung der Gesamtkosten der Erzeugung und der aktiven Leistungsverluste. Die Cuckoo-Search ist ein bioinspirierter Algorithmus, der auf dem Brutverhalten von Kuckucksv geln basiert. Dieser Algorithmus kann mithilfe mehrerer Pfade nach einer globalen L sung suchen. Die Simulationsergebnisse des vorgeschlagenen Ansatzes werden mit anderen Schwarmintelligenztechniken verglichen, z. B. Modifizierte Partikelschwarmoptimierung (MPSO). Das Problem wird an einem Standard-IEEE-30-Bus-System mit 6 Generatoren getestet. Die Leistungsflussgleichungen und die Lastbilanzgleichung werden als Gleichheitsbedingungen betrachtet. Die Leistungsanalyse dieses OPF-Problems unter Verwendung des Cuckoo-Search-Algorithmus wird durch berpr fung verschiedener Kombinationen von Werten der zugeh rigen Parameter durchgef hrt.
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