Hybrid particle swarm and sea horse optimization algorithm-based optimal reactive power dispatch of power systems comprising electric vehicles

粒子群优化 交流电源 可靠性(半导体) 电力系统 元启发式 功率(物理) 数学优化 网格 电力 工程类 计算机科学 电压 可靠性工程 算法 电气工程 数学 物理 几何学 量子力学
作者
Hany M. Hasanien,Ibrahim Alsaleh,Marcos Tostado‐Véliz,Miao Zhang,Ayoob Alateeq,Francisco Jurado,Abdullah Alassaf
出处
期刊:Energy [Elsevier]
卷期号:286: 129583-129583 被引量:63
标识
DOI:10.1016/j.energy.2023.129583
摘要

The reliability and effectiveness of today's electrical grids rely heavily on optimal reactive power dispatch (ORPD). The ORPD problem gets more challenging to resolve in the setting of ever-increasingly dynamic and complex systems. To handle the ORPD while also considering the existence of electric vehicles, this research introduces a novel technique: the Hybrid Particle Swarm Optimization and Sea Horse Optimization (PSOSHO) algorithm. Byreducing both active power loss and voltage variation, the proposed PSOSHO approach aims at improving the efficiency and reliability of the power grid. Simulation studies on reference power grids, including the IEEE 30-bus and IEEE 57-bus networks, verified its efficacy. Existing metaheuristic optimization techniques are compared using the same restrictions, governing parameters, and data. The results show that the PSOSHO method is trustworthy and effective in resolving the ORPD problem. One of the most pressing issues facing today's electricity grids is how to accommodate the growing number of electric vehicles. Real data on electric vehicles are incorporated in the analyses to obtain a realistic study. The suggested PSOSHO algorithm is a significant step forward in this area, providing a reliable and effective answer to the problem of optimum reactive power dispatch and helping to ensure the long-term viability of power systems in the age of electromobility.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
英姑应助xiaowang采纳,获得10
1秒前
TEE完成签到,获得积分10
1秒前
烟花应助拉长的念露采纳,获得10
1秒前
lucky发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
DLQ完成签到,获得积分20
1秒前
火柴人完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
自信人生二百年完成签到,获得积分10
2秒前
酷炫的沛岚完成签到,获得积分20
2秒前
Silole完成签到,获得积分10
2秒前
wanci应助兮槿采纳,获得10
2秒前
单薄绿竹发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
jingling完成签到,获得积分10
3秒前
完美的寄翠完成签到,获得积分10
4秒前
邱洪晓发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
麦麦发布了新的文献求助30
5秒前
6秒前
6秒前
枫asaki发布了新的文献求助10
6秒前
Communist完成签到,获得积分10
6秒前
feilong发布了新的文献求助10
6秒前
太阳88完成签到,获得积分10
6秒前
吴金灿发布了新的文献求助10
7秒前
!!发布了新的文献求助30
7秒前
Orange应助霖昭采纳,获得10
7秒前
香蕉觅云应助FXQ123_范采纳,获得10
7秒前
lcychem发布了新的文献求助10
7秒前
汤柏钧发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
TIAN完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
追风少年发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
From Victimization to Aggression 1000
Study and Interlaboratory Validation of Simultaneous LC-MS/MS Method for Food Allergens Using Model Processed Foods 500
Red Book: 2024–2027 Report of the Committee on Infectious Diseases 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5646155
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4770208
关于积分的说明 15033403
捐赠科研通 4804753
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2569195
邀请新用户注册赠送积分活动 1526252
关于科研通互助平台的介绍 1485762