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Designing modern heuristic algorithms to solve the Transmission Expansion Planning problem

Título
Designing modern heuristic algorithms to solve the Transmission Expansion Planning problem
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2021-06-27
Autores
João Tomé Saraiva
(Autor)
FEUP
Phillipe Vilaça
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
J. Manuel Colmenar
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Abraham Duarte
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1-6
14th IEEE Madrid PowerTech Conference (IEEE POWERTECH)
ELECTR NETWORK, JUN 28-JUL 02, 2021
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em ISI Web of Science ISI Web of Science
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
ScienceDirect (Elsevier)
Classificação Científica
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Outras Informações
ID Authenticus: P-00V-N7Y
Resumo (PT):
Abstract (EN): Transmission Expansion Planning (TEP) aims at identifying a list of new assets to be installed on the transmission grid to meet the long-term forecasted demand while ensuring a safe supply over the entire planning horizon. As TEP is a Mixed Integer Non-Linear Problem (MINLP) with a huge search space, in the last years several modern heuristic algorithms were proposed to deal with its challenging characteristics. In this way, this paper describes and evaluates the impact and implementation of four operators that can be easily incorporated in any evolutionary algorithm, namely: Neighborhood Search for Local Improvement (NSLI), Diversity Control (DC), Elitist Reproduction (ER) and Boundary Local Search (BLS). The impact of these operators is assessed and discussed over a hundred simulations using a traditional Genetic Algorithm (GA) and a well-known test system, the RTS 24-bus. Regarding the results, the NSLI and the BLS operator considerably improved the GA performance in solving the TEP problem regarding both the final value of the objective function and the diversity of solutions.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
Documentos
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