Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a wide range of optimization methods and their applications to various electrical power system problems such as economical load dispatch, demand supply management in microgrids, levelized energy pricing, load frequency control and congestion management, and reactive power management in radial distribution systems. Problems related to electrical power systems are often highly complex due to the massive dimensions, nonlinearity, non-convexity and discontinuity associated with objective functions. These systems also have a large number of equality and inequality constraints, which give rise to optimization problems that are difficult to solve using classical numerical methods. In this regard, nature inspired optimization algorithms offer an effective alternative, due to their ease of use, population-based parallel search mechanism, non-dependence on the nature of the problem, and ability to accommodate non-differentiable, non-convex problems. The analytical model ofnature inspired techniques mimics the natural behaviors and intelligence of life forms. These techniques are mainly based on evolution, swarm intelligence, ecology, human intelligence and physical science.

N� de ref. del art�culo 9789811540066

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Nature Inspired Optimization for Electrical Power System
Editor: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9811540063
ISBN 13: 9789811540066
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 9 de largo
Peso: 230 gramos

Acerca de

Sinopsis

This book presents a wide range of optimization methods and their applications to various electrical power system problems such as economical load dispatch, demand supply management in microgrids, levelized energy pricing, load frequency control and congestion management, and reactive power management in radial distribution systems. Problems related to electrical power systems are often highly complex due to the massive dimensions, nonlinearity, non-convexity and discontinuity associated with objective functions. These systems also have a large number of equality and inequality constraints, which give rise to optimization problems that are difficult to solve using classical numerical methods. In this regard, nature inspired optimization algorithms offer an effective alternative, due to their ease of use, population-based parallel search mechanism, non-dependence on the nature of the problem, and ability to accommodate non-differentiable, non-convex problems. The analytical model ofnature inspired techniques mimics the natural behaviors and intelligence of life forms. These techniques are mainly based on evolution, swarm intelligence, ecology, human intelligence and physical science.

Acerca del autor

Prof. Manjaree Pandit received her M.Tech. degree in Electrical Engineering from Maulana Azad College of Technology, Bhopal, India, in 1989 and her Ph.D. degree from Jiwaji University Gwalior, India, in 2001. She is currently working as a Professor and Dean of Academics at the Department of Electrical Engineering, M.I.T.S., Gwalior, India. She is a senior member of the IEEE, a reviewer for several journals, and has published more than 60 papers in respected international journals. Her research interests include the integration of hybrid renewable energy sources with power grids, nature inspired algorithms, ANN and fuzzy neural network applications to electrical power systems.

Dr. Hari Mohan Dubey is an Associate Professor at Madhav Institute of Technology & Science, Gwalior, India. Dr. Dubey received his Ph.D. degree in Electrical Engineering from Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, India. He is associated with various SCI journals asreviewer, and has published more than 70 research papers in various international journals/conference proceedings. His main research interests are in bio-inspired algorithms and their applications to electrical engineering, particularly, power system planning and operation with the integration of renewable energy sources.

Dr. Jagdish Chand Bansal is an Associate Professor at South Asian University New Delhi and Visiting Faculty at the Department of Maths and Computer Science, Liverpool Hope University, UK. Dr. Bansal received his Ph.D. in Mathematics from the IIT Roorkee. Before joining SAU New Delhi, he worked as an Assistant Professor at ABV-Indian Institute of Information Technology and Management, Gwalior, and at BITS Pilani. He is the series editor of Algorithms for Intelligent Systems (AIS), published by Springer; the Editor-in-Chief of International Journal of Swarm Intelligence (IJSI), published by Inderscience; and an Associate Editor of IEEE ACCESS, published by the IEEE. He is the general secretary of the Soft Computing Research Society (SCRS). His main research interests are in swarm intelligence and nature inspired optimization techniques. Recently, he proposed a fission–fusion social structure-based optimization algorithm, Spider Monkey Optimization (SMO), which is currently being applied to various problems in the engineering domain. He has published more than 60 research papers in various international journals/conference proceedings.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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