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探索領域の削減を考慮したDifferential Evolution による スマートコミュニティ全体最適化

机译:通过差异进化优化整个智能社区,以缩小搜索范围

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摘要

本稿では,電気学会のSC の実現検討特別研究グループにより作成されたSC モデルに対し,PSO と提案法であるDEによるシミュレーション結果を比較し,コストの最小化,実電力負荷のピークシフトという点で,DE がより優れていることを確認した。今後,更に大規模最適化に効果的な手法でのシミュレーションを検討していく。
机译:在本文中,我们处于专门研究小组中,以研究日本电气工程师学会的SC的实现。 PSO和提出的用于SC模型的方法DE 比较仿真结果,最大程度地降低成本 就功率负载的峰值漂移而言,DE更好 已确认。将来,采用对大规模优化更有效的方法 我们将考虑模拟。

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