دانلود مقاله جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم های قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی درپارتو

دانلود مقاله جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم های قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی درپارتو ParetoدرDE فایل ورد (word) دارای 10 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد دانلود مقاله جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم های قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی درپارتو ParetoدرDE فایل ورد (word) کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی دانلود مقاله جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم های قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی درپارتو ParetoدرDE فایل ورد (word) ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

---

بخشی از متن دانلود مقاله جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم های قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی درپارتو ParetoدرDE فایل ورد (word) :

سال انتشار: 1393
محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی رویکردهای نوین در نگهداشت انرژی
تعداد صفحات: 10
چکیده:
دراین مقاله، جایابی و تعیین اندازه بهینه منابع تولید پراکنده در سیستم ه ای قدرت با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی –پارتو انجام شده است. توابع هدف بهبود پ روفیل ولتاژو حداقل سازی تلفات کل سیستم با بهره گیری از منابع تولید پراکنده می باشد. دراین راستا از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی به عنوان یک ابزار، برای حل مساله استفاده شده است. در مرحله اول، تعیین مکان و ظرفیت بهینه منابع تولید پراکندهبا هدف ه ای بهبود پروفیل ولتاژ و مینیمم کردن تلفات سیستم با انواع مختلف منابع تولید پراکنده با استفاده از الگوریتم تکامل دیفرانسیلی انجام شده است؛ و در مرحله دوم، جایابی بهینه منابع تولید پراکنده با دو تابع هدف بیان شده با روش پارتو انجام شده است. الگوریتم پیشنهادی برای جایابی بهینه منابع تولید پراکنده، بر روی سیستم 14 باسهIEEE اعمال و نتایج آورده شده است. و در ادامه نتایج با روش الگوریتم ژنتیک مقایسه شده است

دانلود این فایل