Modern Music-inspired Optimization Algorithms for Electric Power Systems : Modeling, Analysis and Practice
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
- Livre broché
- Neuf
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- Titre
- Modern Music-inspired Optimization Algorithms for Electric Power Systems : Modeling, Analysis and Practice
- Auteur
- Kiani-moghaddam, Mohammad; Shivaie, Mojtaba; Weinsier, Philip D.
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030120465
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030120467
- Série
- Livre 119 sur 153: Power Systems
This book, unlike conventional books on power systems problems that only consider simple and impractical models, deals with complicated, techno-economic, real-world, large-scale models of power systems operation and planning. Innovative applicable ideas in these models make this book a precious resource for specialists and researchers with a background in power systems operation and planning.
- Provides an understanding of the optimization problems and algorithms, particularly meta-heuristic optimization algorithms, found in fields such as engineering, economics, management, and operations research;
- Enhances existing architectures and develops innovative architectures for meta-heuristic music-inspired optimization algorithms in order to deal with complicated, real-world, large-scale, non-convex, non-smooth engineering optimization problems having a non-linear, mixed-integer nature with big data;
- Addresses innovative multi-level, techno-economic, real-world, large-scale, computational-logical frameworks for power systems operation and planning, and illustrates practical training on implementation of the frameworks using the meta-heuristic music-inspired optimization algorithms.
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À propos de l’auteur
Mojtaba Shivaie is currently an Assistant Professor in the Faculty of Electrical Engineering and Robotic at the Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran. He obtained the B.Sc. degree with first class honors in Electrical Engineering from the Semnan University, Semnan, Iran, in 2008. He also receivedthe M.Sc. and Ph.D. degrees with first class honors, both in Electrical Engineering, from the Shahid Beheshti University, Tehran, Iran, in 2010 and 2015, respectively. He has worked extensively in the areas of power systems, smart distribution grids, stochastic simulation and optimization techniques, and he (with Mr. Kiani-Moghaddam and Prof. Weinsier) is the inventor of a modern optimization technique known as "symphony orchestra search algorithm" and an innovative architecture for competitive electricity markets known as "Hypaethral market". He was awarded the Dr. Shahriari's scholarship by the office of honor students of the Shahid Beheshti University and the Dr. Kazemi-Ashtiani's award by the Iran's National Elites Foundation for outstanding educational and research achievements. He has served as an editorial board of the International Transaction of Electrical and Computer Engineers System journal and the Control and Systems Engineering journal and also a peer reviewer for over twelve high impact journals. He was a recipient of the outstanding reviewer award of the Applied Soft Computing in 2014, the Energy Conversion and Management in 2016, and the Electric Power Systems Research in 2017.
Philip D. Weinsier is currently Professor and Electrical/Electronic Engineering Technology Program Director at Bowling Green State University-Firelands. He received his BS degrees in Physics/Mathematics and Industrial Education/Teaching from Berry College in 1978; MS degree in Industrial Education and EdD degree in Vocational/Technical Education from Clemson University in 1979 and 1990, respectively. He is currently senior editor of the International Journal of Modern Engineering and the International Journal of Engineering Research and Innovation, and Editor-in-Chief of the Technology Interface International Journal. He is a Fulbright Scholar, a lifetime member of the International Fulbright Association, and a member of the European Association for Research on Learning and Instruction since 1989.
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