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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.2 No.3
발행연도
2007.9
수록면
312 - 319 (8page)

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The solution of the power flow is one of the most important problems in electrical power systems. These traditional methods such as Gauss-Seidel method and Newton-Raphson (NR) method have had drawbacks up to now such as initial values, abnormal operating solutions and divergences in heavy loads. In order to overcome theses problems, the power flow solution incorporating genetic algorithm (GA) is introduced in this paper. General operator of genetic algorithm, arithmetic crossover, and non-uniform mutation operator of GA are suggested to solve the power flow problem. While abnormal solution cannot be obtained by a NR method, multiple power flow solution can be obtained by a GA method. With a heavy load, both normal solution and abnormal solution can be obtained by a proposed method. In this paper, a floating number representation instead of the binary number representation is introduced for accuracy. Simulation results have been compared with traditional methods.
#Newton-Raphson method #Power Flow problem

목차

Abstract
1. Introduction
2. Genetic Algorithm Approach
3. Genetic Algorithm in Power Flow Problem
4. Numerical Example
5. Conclusion and Further Research
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1968. / Computer Method in Power System Analysis google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / / Application of Genetic Algorithms to Multiple Load Flow Solution Problem in Electric Power Systems Proceedings of the 32nd Conference on Decision and Control San Antonio : 3734 ~ 3739 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Genetic Algorithms & Engineering Optimization google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / / Parallel Processing for the Load Flow of Power Systems Proceedings of the 28th Conference on Decision and Control San Antonio : 2173 ~ 2178 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / March1997 / Development of Constrained genetic algorithm load flow method 14 (2) : 91 ~ 9 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-019119813