Factual power loss reduction by augmented monkey optimization algorithm
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 238
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_RIEJ-9-1_001
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
Abstract:
This paper presents Augmented Monkey Optimization Algorithm (AMOA) applied to solve optimal reactive power problem. Communal behaviour of monkeys has been utilized to model the algorithm. Normally, group monkeys assess the distance from the source to food for foraging behaviour. Local leader renews its most excellent location inside the group, when the food source is not rationalized then the group will start probing in different directions for the food sources. Two most important control parameters are Global Leader Limit (GLlimit) and Local Leader Limit (LLlimit) which give appropriate way to global and local leaders correspondingly. Levy flight has been intermingled in the algorithm to enhance the search ability. Proposed AMOA accelerates the exploitation ability that has been tested in standard IEEE ۱۴, ۳۰, ۵۷,۱۱۸,۳۰۰ bus test systems. The simulation results show the projected algorithm reduced the real power loss comprehensively.
Keywords:
Authors
L. Kanagasabai
Department of EEE, Prasad V. Potluri Siddhartha Institute of Technology, Kanuru, Vijayawada, India.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :