Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie algorytmu ewolucyjno-fajerwerkowego do optymalizacji rozpływów mocy w systemach elektroenergetycznych

Filipiak Sylwester

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 4

286--290

PL

Artykuł przedstawia hybrydowy algorytm ewolucyjno-fajerwerkowy zastosowany do optymalizacji rozpływów mocy w wybranych strukturach systemów elektroenergetycznych. Zaprezentowane w artykule wyniki analiz przedstawiają możliwości zaproponowanego hybrydowego algorytmu zilustrowane i opisane na przykładzie wybranych zadań optymalizacyjnych.

EN

The article presents a hybrid evolutionary-fireworks algorithm used to optimize power flows in selected structures of power systems. The analysis results presented in the article present the possibilities of the proposed hybrid algorithm, illustrated and described on the example of selected optimization tasks.

2

Application of a hybrid multi-criteria evolutionary-fireworks algorithm for the optimization of power systems operation

Filipiak Sylwester

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 9

22--28

EN

This paper presents the concept and analyses for a hybrid evolutionary-fireworks algorithm applied to multi-criteria optimisation of power system operation. The analyses consider optimization criteria related to minimizing technical losses in the analysed power system structures, voltage deviation minimization, reduction of network equipment overloads, and optimal power flow in the systems. The results presented in this paper demonstrate the capabilities of the proposed hybrid algorithm, illustrated and described through selected optimization tasks.

PL

Artykuł przedstawia koncepcję i analizy dla hybrydowego algorytmu ewolucyjno-fajerwerkowego zastosowanego do wielokryterialnej optymalizacji pracy systemów elektroenergetycznych. W analizach uwzględniono przyjęto kryteria optymalizacyjne dotyczące minimalizacji strat technicznych w analizowanych strukturach elektroenergetycznych, minimalizacji odchyleń napięcia, minimalizacji przeciążeń urządzeń sieciowych oraz optymalizacji rozpływów mocy w systemach. Zaprezentowane w artykule rezultaty przedstawiają możliwości zaproponowanego hybrydowego algorytmu zilustrowane i opisane na przykładzie wybranych zadań optymalizacyjnych.

3

Forecasting currency exchange rate time series with fireworks algorithm-based higher order neural network, with special attention to training data enrichment

Sahu Kishore Kumar, Nayak Sarat Chandra, Behera Himansu Sekhar

Computer Science

|

2020

|

T. 21 (4)

463--488

EN

Exchange rates are highly fluctuating by nature; thus, they are difficult to forecast. Artificial neural networks (ANNs) have proven to be better than statistical methods. Inadequate training data may lead the model to reach sub-optimal solutions, resulting in poor accuracy (as ANN-based forecasts are data-driven). To enhance forecasting accuracy, we suggests a method of enriching training datasets through exploring and incorporating virtual data points (VDPs) by an evolutionary method called the fireworks algorithm-trained functional link artificial neural network (FWA-FLN). The model maintains a correlation between current and past data, especially at the oscillation point on the time series. The exploration of a VDP and forecast of the succeeding term go consecutively by FWA-FLN. Real exchange rate time series are used to train and validate the proposed model. The efficiency of the proposed technique is related to other similarly trained models and produces far better prediction accuracy.