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使用面向网格的遗传算法降低和灵活性提高的可再生能源生成器的最佳放置
摘要：可再生能源生成器（REG）单位的最佳计划有助于满足未来的电力需求，并提高灵活性。因此，本文提出了一种基于遗传算法（GA）的混合组合（GA）和使用分析功率流方程的溶液，以最佳的量和放置电力系统网络中的REG单元的位置。GOGA的目标是系统损失最小化和灵活性改善。使用KRON方程，目标函数表示系统损失是不同发电机生成的功率的函数。基于电压偏差和系统损耗，提出了一种灵活性指数（FI）来评估灵活性的改善。在测试系统的各种总线上放置REG之后，将执行功率流量运行，并计算系统损耗，这被认为是染色体纯度值。GOGA通过更改REG单元的位置来搜索拟合度函数的最低值。交叉，突变和替换算子来生成新的染色体，直到根据REG的大小和位置获得最佳解决方案为止。在印度的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的Rajasthan Rajya Vidyut Prasaran Nigam Ltd.（RVPN）的一部分的一部分进行了一项研究。使用线性拟合模型计算了10年时间范围的载荷预测。进行了成本 - 固定分析，并确定拟议的GOGA提供了一种可行的可行解决方案，具有提高的灵活性。确定GOGA可确保高收敛速度和良好的解决方案准确性。此外，与常规GA相比，GOGA的性能优越。
实现牛津郡零碳排放的途径
本报告由牛津郡的主要利益相关者财团资助。团队要感谢所有为该项目提供建议、贡献和评论的人。我们特别感谢指导小组的成员：Ahmed Goga（OxLEP）、Sarah Gilbert（牛津郡议会）、Sam Thomas（Cherwell DC）、Vanessa Scott（西牛津郡 DC）、Tim Sadler（牛津市议会）、Michelle Wells（South 和 Vale DC）、David Hartley（牛津布鲁克斯）、Stephen Brown（Oxford 布鲁克斯）、Steve Atkins（SSEN）、Barbara Hammond（低碳中心）、Maxine Narburgh（GSEEH）、Lisa Bedwell（牛津科学创新）、Nick Mottram（牛津郡议会）。此外，我们也非常重视 Stuart Wilkinson（牛津大学）和 Stefan Robinson（牛津郡发展委员会）的评论和建议。我们还要感谢为该项目提供行政支持的 Alexandra Capita 和 Heather Waller。
会议记录
（按字母顺序排列） Aida GOGA – 阿尔巴尼亚地拉那大学 Ali PAJAZITI – 阿尔巴尼亚社会学协会 (ALBSA)；泰托沃东南大学，北马其顿 Alush MUSAJ – 米特罗维察大学 Isa Boletini，科索沃 Besim GOLLOPENI – 巴尔干社会学论坛；米特罗维察大学 Isa Boletini，科索沃 Blerina HAMZALLARI – 地拉那大学，阿尔巴尼亚 Bujar DEMJAHA – AAB 学院，科索沃 Dhimitri BELLO – 大学 Fan S. Noli Korçë，阿尔巴尼亚 Doreta KUÇI TARTARI – 亚历山大·莫伊休·杜拉斯大学，阿尔巴尼亚 Dukagjin LEKA – 阿尔巴尼亚卡德里泽卡大学Gjilan，科索沃 Enkelejd MċHILLI – Ismail Qemali 大学 发罗拉，阿尔巴尼亚 Erbora SOKOLI – 玛丽蒙特国际罗马学校，意大利 Erenestina GJERGJI HALILI – 地拉那大学，阿尔巴尼亚 Ermioni CEKANI – LTC 和 Boti's Polis Agency，阿尔巴尼亚 Filomin C. GUTIERREZ – 迪利曼大学，菲律宾 Geron KAMBERI – 学校领导中心，CSL-AADF，阿尔巴尼亚 Irena NIKAJ – 大学粉丝阿尔巴尼亚 Korca 的 Noli Ismajl BAFTIJARI – 科索沃科学技术研究所 (INSI) Izet ZEQIRI – 母亲特雷莎大学斯科普里，北马其顿 Jasminka LAŽNJAK – 萨格勒布大学，克罗地亚 Jonida LAMAJ – 阿尔巴尼亚美国发展基金会，阿尔巴尼亚 Klodiana LEKA – 亚历山大·莫伊休·杜拉斯大学，阿尔巴尼亚 Koby GUTTERMAN – 基布兹教育、技术和艺术学院，以色列特拉维夫Krenare SHAHINI – 科索沃社会学、人口统计研究与创新研究所 (ISDI) Kseanela SOTIRIFSKI – U