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      병렬유전알고리즘을 응용한 대규모전력계통의 최적 부하배분 = Optimal Economic Load Dispatch using Parallel Genetic Algorithms in Large Scale Power Systems

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      https://www.riss.kr/link?id=E689692

      • 저자
      • 발행기관
      • 발행연도

        1999년

      • 작성언어

        Korean

      • KDC

        560.000

      • 자료형태

        한국연구재단(NRF)

      • 수록면

        1-14

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper is concerned with an application of Parallel Genetic Algonthms(PGA) to optimal economic load dispatch(ELD) in power systems. The FLD problem is to minimize the total generation fuel cost of power outputs for all generating units while sati...

      This paper is concerned with an application of Parallel Genetic Algonthms(PGA) to optimal economic load dispatch(ELD) in power systems.
      The FLD problem is to minimize the total generation fuel cost of power outputs for all generating units while satisfying load balancing constraints. Genetic Algonthms(GA) is a good candidate for effective parallelization because of their inherent proinciple of evolving in parallel a population if individuals Each individual of a population evaluates the fitness function without data exchanges between individuals. In apphcation of the parallel processing to GA, it is possible to use Single Instruction stream, Multiple Data stream(SIMD), a kind of parallel system. The architecture of SIMD system need not data communications between processors assigned.
      The proposed ELD problem with C code is implemented by SIMSCRIPT language for parallel processing which is a powerful, free-form and versatile computer simulation programming language. The proposed algonthms has been tested for 38 units system and has been compared with Sequential Quadratic programming(SQP)

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론
      • 2. 문제의 정식화
      • 3. 병렬유전알고리즘의 응용
      • 1. 서론
      • 2. 문제의 정식화
      • 3. 병렬유전알고리즘의 응용
      • 4. 사례연구
      • 5. 결론
      • 참고문헌
      • Optimal Economic Load Dispatch using Parallel
      • Genetic Algorithms In Large Scale Power Systems
      • 1. Introduction
      • 2. Problem Formulation
      • 3. Application of Parallel Genetic Algorithms
      • 4. Numerical Results
      • 5. Conclusion
      • Reference
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