Multi-objective evolutionary particle swarm optimization in the assessment of the impact of distributed generation

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorMaciel, Renan S.-
Autor(es): dc.creatorRosa, Mauro-
Autor(es): dc.creatorMiranda, Vladimiro-
Autor(es): dc.creatorPadilha-Feltrin, Antonio-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-03-10T16:50:36Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-03-10T16:50:36Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-05-20-
Data de envio: dc.date.issued2014-05-20-
Data de envio: dc.date.issued2012-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2012.02.018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/9806-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/9806-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionProcesso FAPESP: 06/06758-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 303741/2009-0-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 0694/09-6-
Descrição: dc.descriptionThis paper proposes a multi-objective approach to a distribution network planning process that deals with the challenges derived from the integration of Distributed Generation (DG). The proposal consists of a multi-objective version of the well-known Evolutionary Particle Swarm Optimization method (MEPSO). A broad performance comparison is made between the MEPSO and other multi-objective optimization meta-heuristics, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) and a Multi-objective Tabu Search (MOTS), using two distribution networks in a given DG penetration scenario. Although the three methods proved to be applicable in distribution system planning, the MEPSO algorithm has presented promising attributes and a constant and high level performance when compared to other methods. (C) 2012 Elsevier BM. All rights reserved.-
Formato: dc.format100-108-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherElsevier B.V. Sa-
Relação: dc.relationElectric Power Systems Research-
Relação: dc.relation2.856-
Relação: dc.relation1,048-
Direitos: dc.rightsclosedAccess-
Palavras-chave: dc.subjectDistributed generation planning-
Palavras-chave: dc.subjectMulti-objective optimization-
Palavras-chave: dc.subjectEvolutionary particle swarm optimization-
Palavras-chave: dc.subjectGenetic Algorithm-
Palavras-chave: dc.subjectTabu Search-
Título: dc.titleMulti-objective evolutionary particle swarm optimization in the assessment of the impact of distributed generation-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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