Multi-Objective Optimization Techniques to Solve the Economic Emission Load Dispatch Problem Using Various Heuristic and Metaheuristic Algorithms
Data
2018
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Editor
IntechOpen
Resumo
O capítulo aborda o problema de despacho de carga econômica e emissão, com foco na minimização dos níveis de emissão e do custo total de geração de energia em usinas termelétricas. São analisadas várias técnicas de otimização multiobjetivo, incluindo algoritmos heurísticos e metaheurísticos, como Simulated Annealing, Ant Lion, Dragonfly, NSGA II, e Evolução Diferencial. O capítulo também compara a eficácia dessas abordagens por meio de um estudo de caso aplicado a uma planta de geração térmica.
Abstract
The chapter addresses the economic emission load dispatch problem, focusing on minimizing emission levels and total generation cost in thermal power plants. Various multi-objective optimization techniques, including heuristic and metaheuristic algorithms such as Simulated Annealing, Ant Lion, Dragonfly, NSGA II, and Differential Evolution, are analyzed. The chapter also compares the effectiveness of these approaches through a case study applied to a thermal generation plant.
Descrição
Palavras-chave
Economic Emission Load Dispatch, Optimization Techniques, Heuristic Algorithms, Metaheuristic Algorithms
Citação
RITO JÚNIOR, Jorge de Almeida et al. Multi-Objective Optimization Techniques to Solve the Economic Emission Load Dispatch Problem Using Various Heuristic and Metaheuristic Algorithms. In: AISSAOUI, Abdel Ghani; TAHOUR, Ahmed; COLAK, Ilhami (Ed.). Optimization and Control of Electrical Machines. London: IntechOpen, 2018. Cap. 2, p. 12-29.