論文の概要: Advanced Intelligent Optimization Algorithms for Multi-Objective Optimal Power Flow in Future Power Systems: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09203v1
- Date: Sun, 14 Apr 2024 09:44:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 15:07:53.713203
- Title: Advanced Intelligent Optimization Algorithms for Multi-Objective Optimal Power Flow in Future Power Systems: A Review
- Title（参考訳）: 次世代電力システムにおける多目的最適潮流の高度知能最適化アルゴリズム
- Authors: Yuyan Li,
- Abstract要約: 多目的最適潮流(MOPF)へのインテリジェント最適化アルゴリズムの適用について
再生可能エネルギーの統合、スマートグリッド、エネルギー需要の増加による課題を掘り下げている。
アルゴリズムの選択は、現在ある特定のMOPF問題に近づき、ハイブリッドアプローチは大きな可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This review explores the application of intelligent optimization algorithms to Multi-Objective Optimal Power Flow (MOPF) in enhancing modern power systems. It delves into the challenges posed by the integration of renewables, smart grids, and increasing energy demands, focusing on evolutionary algorithms, swarm intelligence, and deep reinforcement learning. The effectiveness, scalability, and application of these algorithms are analyzed, with findings suggesting that algorithm selection is contingent on the specific MOPF problem at hand, and hybrid approaches offer significant promise. The importance of standard test systems for verifying solutions and the role of software tools in facilitating analysis are emphasized. Future research is directed towards exploiting machine learning for dynamic optimization, embracing decentralized energy systems, and adapting to evolving policy frameworks to improve power system efficiency and sustainability. This review aims to advance MOPF research by highlighting state-of-the-art methodologies and encouraging the development of innovative solutions for future energy challenges.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多目的最適潮流(MOPF)へのインテリジェント最適化アルゴリズムの適用について検討する。
再生可能エネルギーの統合、スマートグリッド、エネルギー需要の増加による課題を掘り下げ、進化的アルゴリズム、群知性、深層強化学習に重点を置いている。
これらのアルゴリズムの有効性,拡張性,適用性について分析し,アルゴリズム選択が目前にある特定のMOPF問題に即していることを示すとともに,ハイブリッドアプローチが有望であることを示す。
ソリューションを検証するための標準的なテストシステムの重要性と、分析を容易にするためのソフトウェアツールの役割が強調される。
将来の研究は、動的最適化に機械学習を活用すること、分散型エネルギーシステムを採用すること、そして電力システムの効率性と持続可能性を改善するために進化する政策フレームワークに適応することを目的としている。
本論は、最先端の方法論を強調し、将来のエネルギー課題に対する革新的なソリューション開発を促進することで、MOPF研究を進めることを目的としている。
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