Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "system ekonomiczny" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of a new hybridization to solve economic dispatch problem on an Algerian power system without or with connection to a renewable energy
Autorzy:
Si Tayeb, Abdelkader
Larouci, Benyekhlef
Rezzak, Daoud
Houam, Yehya
Bouzeboudja, Hamid
Bouchakour, Abdelhak
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1840849.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
economic dispatching
genetic algorithm
egyptian vulture
classic hybridization
modern hybridization
solar energy
algorytm genetyczny
hybrydyzacja klasyczna
hybrydyzacja nowoczesna
energia słoneczna
ekonomiczny rozsył energii
algorytm egipski sęp
Opis:
The most important contribution of this article is the use of four metaheuristic approaches to tackle the problem of economic dispatching, with the goal to study the influence of the injection of a renewable energy source on the electricity cost in the Algerian network, and minimizing the production cost of electrical energy while accounting for transmission losses. A Genetic Algorithm (GA) (a real coding) and Egyptian Vulture Optimization Algorithm (EVOA), as well as two hybridizations between the metaheuristics: Classic and Modern hybridization (C.H.GA-EVOA, M.H.GA-EVOA), are presented in this work. These techniques are used to address optimization difficulties of two Algerian electricity networks. The first has three system units, whereas the second has fifteen system units. The second electricity network is connected to a solar energy source. The findings obtained are compared with other techniques to validate the high performance of the suggested methods for addressing the economic dispatch issue. This study demonstrates that EVOA and C.H.GA-EVOA provide trustworthy results, and that M.H.GA-EVOA surpasses them.
Źródło:
Diagnostyka; 2021, 22, 3; 101-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of a new hybridization to solve economic dispatch problem on an Algerian power system without or with connection to a renewable energy
Autorzy:
Si Tayeb, Abdelkader
Larouci, Benyekhlef
Rezzak, Daoud
Houam, Yehya
Bouzeboudja, Hamid
Bouchakour, Abdelhak
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1840874.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
economic dispatching
genetic algorithm
egyptian vulture
classic hybridization
modern hybridization
solar energy
algorytm genetyczny
hybrydyzacja klasyczna
hybrydyzacja nowoczesna
energia słoneczna
ekonomiczny rozsył energii
algorytm egipski sęp
Opis:
The most important contribution of this article is the use of four metaheuristic approaches to tackle the problem of economic dispatching, with the goal to study the influence of the injection of a renewable energy source on the electricity cost in the Algerian network, and minimizing the production cost of electrical energy while accounting for transmission losses. A Genetic Algorithm (GA) (a real coding) and Egyptian Vulture Optimization Algorithm (EVOA), as well as two hybridizations between the metaheuristics: Classic and Modern hybridization (C.H.GA-EVOA, M.H.GA-EVOA), are presented in this work. These techniques are used to address optimization difficulties of two Algerian electricity networks. The first has three system units, whereas the second has fifteen system units. The second electricity network is connected to a solar energy source. The findings obtained are compared with other techniques to validate the high performance of the suggested methods for addressing the economic dispatch issue. This study demonstrates that EVOA and C.H.GA-EVOA provide trustworthy results, and that M.H.GA-EVOA surpasses them.
Źródło:
Diagnostyka; 2021, 22, 3; 101-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies