Genetic algorithm based tuned neural networks for power system controllers
العناوين الأخرى
الشبكات العصبية المنغمة بواسكة الخوارزميات التطورية لمحكمات أنظمة القوى
المؤلفون المشاركون
Adam, Nabil E.
al-Adinat, Abd Allah I.
al-Ghazzawi, Akram Fajr Bati
المصدر
Mu'tah Journal for Research and Studies : Natural and Applied Sciences Series
العدد
المجلد 22، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)، ص ص. 91-109، 19ص.
الناشر
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
الخوارزميات التطورية، و بصورة خاصة الخوارزميات الجينية معروفة بأنها ذات متانة عالية تتمثل بأفضليتها في إمكانية الوصول إلى الحالة المثلى للأنظمة مقارنة مع الطرق التقليدية.
للشبكات العصبية خاصية تتبع أداء الأنظمة تحت شتى الظروف التشغيلية، و يمكن لهذه الشبكات أن يكون تتبعها و تحكمها للأنظمة أفضل بوجود الخوارزميات الجينية، و التي بدورها تقوم باختيار الارتباطات المثلى لدى الشبكات العصبية.
يبين البحث كيفية تعلم متحكم هجين لنظام قدرة متكون من ماكنة واحدة مرتبطة إلى قضيب لا نهائي بإيجاد الارتباطات المثلى للمتحكم.
تم استبدال متحكمات النظام للتحكم بالفولتية، و متحكم التوربين بمتحكم واحد.
تمت الدراسة باستخدام MATLAB package لتعليم الشبكة العصبية المكافئة للنظام و أدوات الخوارزميات الجينية ؛ لإيجاد أوزان المتحكم.
الملخص EN
Among evolutionary algorithms, Genetic algorithms are particularly known to be robust and have gained increasing popularity in the field of numerical optimization.
Neural networks and genetic algorithms demonstrate powerful problem solving ability.
They are based on quite simple principles, but take advantage of their mathematical nature: non-linear iteration.
Neural networks tithe back-propagation learning showed results by searching for various kinds of injunctions.
However, the choice of the basic global performance index (parameter weights) often already determines the success of the training process.
The study presents a hybrid controller system which has been optimized by genetic algorithm optimization tool.
GA based optimization scheme for simultaneous coordination of multiple power system damping controllers is used.
Local measurements will be considered as input signals to the damping controller.
The proposed algorithm will be applied to tuning controller of a single machine infinite bus power system.
All simulations are carried out using MATLAB based package.
For nonlinear simulations of power systems, Controllers are designed using MATLAB neural network functions and genetic algorithms optimization tool.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Ghazzawi, Akram Fajr Bati& al-Adinat, Abd Allah I.& Adam, Nabil E.. 2007. Genetic algorithm based tuned neural networks for power system controllers. Mu'tah Journal for Research and Studies : Natural and Applied Sciences Series،Vol. 22, no. 3, pp.91-109.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-285238
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Adam, Nabil E.…[et al.]. Genetic algorithm based tuned neural networks for power system controllers. Mu'tah Journal for Research and Studies : Natural and Applied Sciences Series Vol. 22, no. 3 (2007), pp.91-109.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-285238
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Ghazzawi, Akram Fajr Bati& al-Adinat, Abd Allah I.& Adam, Nabil E.. Genetic algorithm based tuned neural networks for power system controllers. Mu'tah Journal for Research and Studies : Natural and Applied Sciences Series. 2007. Vol. 22, no. 3, pp.91-109.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-285238
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 102-109
رقم السجل
BIM-285238
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر