| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 4 / 4
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
Optimiranje elementov elektroenergetskega omrežja z uporabo evolucijskih algoritmov
Adnan Glotić, 2011, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji je predstavljen pristop k reševanju različnih optimizacijskih problemov v domeni elektroenergetskega omrežja. Pri tem so predstavljeni rezultati in podrobnosti aplikacij optimizacijskih algoritmov pri reševanju optimizacijskih problemov elementov kot so transformator, podporni kompozitni izolator, plinski odvodnik ter skoznjik, kot tudi primer določanja optimalne konfiguracije srednjenapetostnega omrežja. Kot primarna optimizacijska tehnika je bil uporabljen evolucijski algoritem imenovan diferenčna evolucija. Njegova slabost, ki je sorodna vsem evolucijskim algoritmom, je veliko število cenitev kriterijske funkcije, potrebnih za doseganje konvergence optimizacijskega postopka. Izboljšanje omenjene slabosti je bilo v okviru disertacije realizirano z razširitvijo izvirnega algoritma oz. z njegovo dopolnitvijo s Kriging interpolacijsko metodo. Preskusi na različnih standardnih testnih funkcijah kot tudi na realnem inženirskem problemu so pokazali, da potrebuje novi algoritem v primerjavi z izvirnim povprečno pol manj cenitev dejanske kriterijske funkcije.
Ključne besede: Diferenčna evolucija, elektroenergetsko omrežje, izolator, Kriging, optimizacija, stikalne naprave
Objavljeno: 04.05.2011; Ogledov: 2526; Prenosov: 394
.pdf Celotno besedilo (6,82 MB)

4.
Optimization of energy storage usage
Arnel Glotić, Peter Kitak, Igor Tičar, Adnan Glotić, 2012, objavljeni znanstveni prispevek na konferenci

Opis: This paper suggests the use of dynamic population size throughout the optimization process which is applied on the numerical model of a medium voltage post insulator. The main objective of the dynamic population is reducing population size, to achieve faster convergence. Change of population size can be done in any iteration by proposed method. The multiobjective optimization process is based on the PSO algorithm, which is suitably modifiedin order to operate with the principle of the optimal Pareto front.
Ključne besede: differential evolution, energy, optimization, hydro power plants
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 420; Prenosov: 20
URL Povezava na celotno besedilo

Iskanje izvedeno v 0.07 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici