| LEADER |
05746nam a22003497a 4500 |
| 001 |
0066969 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 413964
|a Hyasat, Abed Al Rahman N.
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Combined Economic and Emission Dispatch Using Lightning Search and Symbiotic Organisms Search Algorithms
|
| 246 |
|
|
|a التشغيل الاقتصادي بوجود الانبعاثات باستخدام خوارزميات بحث البرق وتكافلية الكائنات الحية
|
| 260 |
|
|
|a اربد
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 97
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة اليرموك
|f كلية الهندسة
|g الاردن
|o 0062
|
| 520 |
|
|
|a الحل الأمثل لجميع مشاكل التشغيل والتحكم في الطاقة الكهربائية يتكون من الاقتران الهدف (objective function) وبعض من القيود والمحددات العملية التي توصف المشكلة نفسها وينبغي توظيفها لحل هذه المشكلة. مشكلة توزيع الحمل الاقتصادي هي إحدى هذه المشاكل. هذه المشكلة تعنى بتوزيع الطاقة الناتجة عن المولدات الحرارية على النحو الأمثل، بحيث تلبي الطلب على الطاقة الكهربائية وتقلل الخسائر فيها بالإضافة إلى تحقيق القيود التي يتعرض لها النظام الكهربائي مثل الحدود القصوى للتوليد. لحل هذه المشكلة بالطريقة المثلى لدينا العديد من الطرق التقليدية، على الرغم من أن هذه الطرق التقليدية تعمل بسرعة لاكنها غير فعالة لأسباب عديدة، أحد هذه الأسباب إنها تفرض أن منحنى السعر لوحدة التوليد يمثل باقتران خطي (linear functions)، السبب الآخر إنها تتجاهل اللاخطية وعدم الاتصال في قيود وحدود النظام الكهربائي، بالإضافة إنها غير عملية للتطبيقات الخاصة بالأنظمة الكهربائية التنافسية. أدى التحسن الذي طرأ مؤخرا على أجهزة الكمبيوتر عالية السرعة إلى إدخال الخوارزميات التطورية (evolutionary algorithms) لحل مثل هذه المشاكل في النظام الكهربائي على النحو الأمثل، ولذلك فإن هذه الأطروحة ستحقق التوزيع الاقتصادي للحمل الكهربائي على النحو الأمثل باستخدام اثنتين من أحدث الخوارزميات وهذه الخوارزميات سوف تستخدم للمرة الأولى لحل هذه المشكلة. أولا، في عام 2015 تم استحداث طريقة تحسين بحثية واستكشافية (meta -heuristic) وهي خوارزمية بحث البرق المستوحى من الطبيعة، هذه الخوارزمية مبنية على الظاهرة الطبيعية لحدوث البرق وعلى آلية المتقدم (step leader)، أهم ميزات خوارزمية بحث البرق إنها صممت على السلوك العشوائي الهائل (exponential random) للمقذوفات الضوئية. ثانيا، خوارزمية تكافلية الكائنات الحية سوف تستخدم في حل مشكلة التوزيع الاقتصادي للحمل الكهربائي على النحو الأمثل، إنها واحدة من احدث وأقوى الخوارزميات الاكتشافية لتحسين البحث المطلق (meta -heuristic global optimization)، هذه الخوارزمية أدخلت في عام 2014 وهي مستوحاة من الطبيعة بحيث تحاكي استراتيجيات التكافل والتفاعل بين الكائنات الحية في الحياة والتكاثر في النظام الأكيولوجي (ecosystem). أهم ما يميز هذه الخوارزمية عن باقي الخوارزميات البحثية إنها لا تحتاج إلى أي معايير محددة (parameters) أو عمليات توليفيه (tuning process). في هذه الأطروحة كلتا الخوارزميتان ستستخدمان من أجل إيجاد التوزيع الأمثل للحمل الكهربائي للعديد من الحالات الدراسية بالإضافة إلى مقارنة النتائج المتحصل عليها من كلتا الخوارزميتان مع النتائج التي حققتها خوارزميات تطورية وطرق جبرية تقليدية أخرى.
|
| 653 |
|
|
|a هندسة القوى الكهربائية
|a التشغيل الاقتصادي
|a خوارزميات بحث البرق
|a توزيع الحمل الكهربائي
|a خوارزميات الكائنات الحية
|
| 700 |
|
|
|9 390396
|a Al Omoush, Muwaffaq I.
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-6.pdf
|y 6 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-022-0062-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 782913
|d 782913
|
