کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6949857 | 1451376 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Particle Swarm Optimization trained recurrent neural network for voltage instability prediction
ترجمه فارسی عنوان
بهینه سازی ذرات به منظور پیش بینی بی ثباتی ولتاژ، آموزش داده شده است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم بازگشتی، تکنیک بهینه سازی ذرات ذرات، شبکه عصبی مکرر، پیش بینی کننده بی ثباتی ولتاژ، پایداری ولتاژ،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Voltage instability is considered as a major problem that faces the power systems during its operation. Voltage instability prediction is necessary for avoiding voltage collapse. This paper investigates the performance of recurrent neural network (RNN) in voltage instability prediction. A recurrent neural network trained with Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed in this paper. The proposed method is examined on 14-bus and 30-bus IEEE standard systems. These systems are simulated using MATLAB/Power System Toolbox program. Also, a detailed comparison between PSO algorithm and Backpropagation (BP) algorithm is discussed. The results proved the effectiveness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Electrical Systems and Information Technology - Volume 5, Issue 2, September 2018, Pages 216-228
Journal: Journal of Electrical Systems and Information Technology - Volume 5, Issue 2, September 2018, Pages 216-228
نویسندگان
Amr M. Ibrahim, Noha H. El-Amary,