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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
M. Peyvandi (Islamic Azad University) M. Zafarani (Isfahan University of Technology) E. Nasr (Islamic Azad University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.6 No.2
발행연도
2011.3
수록면
182 - 191 (10page)

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Genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO) are the most famous optimization techniques among various modern heuristic optimization techniques. These two approaches identify the solution to a given objective function, but they employ different strategies and computational effort; therefore, a comparison of their performance is needed. This paper presents the application and performance comparison of the PSO and GA optimization techniques for a static synchronous series compensator-based controller design. The design objective is to enhance power system stability. The design problem of the FACTS-based controller is formulated as an optimization problem, and both PSO and GA optimization techniques are employed to search for the optimal controller parameters.
#Genetic algorithm #FACTS #SSSC #Particle swarm optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Power System under Study
3. The Proposed Approach
4. Overview of the GA and PSO Optimization Techniques
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References
Appendix

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
D.E. Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search / Optimization, and Machine Learning (Addison-Wesley,Inc., 1989) google schola Y. L. Abdel-Magid / 2003 / Coordinated Design of a PSS and a SVC-based Controller to Enhance Power System Stability / Int. J. of Electrical Power & Energy Systems 25:695~704 google schola A. Varsek / 1993 / Genetic Algorithm in Controller Design and Tuning / IEEE Trans. System 23(5):1330~1339 google schola J. M. Ramirez / 2004 / PSS and FDS Simultaneous Tuning / Electrical Power System Research 68:33~40 google schola E. Larsen / 1981 / Applying Power System Stabilizers / IEEE Trans. PAS 100(6):3017~3046 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-560-004338241