Диссертация (Новые подходы и оптимизации режимов работы трехфазных сетей), страница 17
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Новые подходы и оптимизации режимов работы трехфазных сетей". PDF-файл из архива "Новые подходы и оптимизации режимов работы трехфазных сетей", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве СПбПУ Петра Великого. Не смотря на прямую связь этого архива с СПбПУ Петра Великого, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 17 страницы из PDF
Stokvis, L.G. (1914). Sur la creation des harmoniques 3 dans les alternateurspar suite du desequilibrage des phases. // Comptes Rendus. vol.159: p.46.62. Chiandussi G. Comparison of multi-objective optimization methodologies forengineering applications // G.Chiandussi M.Codegone S.Ferrero F.E.Varesio.Computers & Mathematics with Applications. Vol. 63, Issue 5, 2012, p. 912942.63. Zitzler E., Thiele L. An Evolutionary Algorithm for Multi-objectiveOptimization: The Strength Pareto Approach: Technical Report 43 / TIK; ETH.Zurich, 1998.64. Srinivas N. Multi-objective Function Optimization Using NondominatedSorting Genetic Algorithms // N. Srinivas , K. Deb, Evolutionary Computation.1994. Vol.
2, № 3. P. 221–248.65. John Wang, Randy Hamilton, A review of nagative sequence curent // BaslerElectric Company, Highland IL 62249.66. Deb K. A Fast Elitist Non–dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi–Objective Optimization: NSGA–II /K. Deb and S. Agrawal and A. Pratap andT. Meyarivan // Parallel Problem Solving from Nature PPSN VI, 2000, p. 849858.67.
Deb K. Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms / K. Deb,John Wiley and Sons, 2001, p. 518.68. Deb, K. Simulated Binary Crossover for Continuous Search Space / K. Deb,R.B. Agrawal // Complex Systems. 1995. Vol.9, p. 115-148.13669. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA–II //K. Deb, A.Pratap, S. Agarwal, T. Meyarivan, IEEE Transactions on EvolutionaryComputation, 2002, Vol.: 6, Issue 2, p. 182 - 197.70.
Kaisa Miettinen. Nonlinear Multiobjective Optimization // Springer. ISBN 9780-7923-8278-2. Retrieved 29 May 2012, 298 р.71. Gouthamkumar Nadakuditi, Veena Sharma, Ram Naresh, Application of nondominated sorting gravitational search algorithm with disruption operator forstochastic multiobjective short term hydrothermal scheduling // IET Generation,Transmission & Distrib.72. Dušan Medve, Modeling of Power Systems Using of Matlab/SimPowerSystem// Elektroenergetika, Vol.5, No.2, 2012.73.
V. Subramanian et al., "Printed electronics for low-cost electronic systems:Technology status and applicationdevelopment", Proc. 38th Eur. Solid-StateDevice Res. Conf., pp. 17-24, 2008..74. H. Chen et al., "Energy storage and management system with carbon nanotubesupercapacitor and multidirectional powerdelivery capability for autonomouswireless sensor nodes", IEEE Trans. Power Electron., vol. 25, no. 12, pp. 28972909, 2010.75. Valentin A. Boicea. Energy Storage Technologies: The Past and the Present/Proceedings of the IEEE (Vol.
102, Issue: 11, Nov. 2014) //pp. 1777-1794.76. P.F. Ribeiro, B.K. Johnson, M.L. Crow, A. Arsoy, Y. Liu, "Energy storagesystems for advanced power applications", Proc. IEEE, vol. 89, no. 12, pp.1744-1756, 2001.77. S. Vazquez, et al., "Energy storage systems for transport and grid applications",IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 57, no. 12, pp. 3881-3895, 2010.78. King R. L.
“Artificial neural networks and computational intelligence // IEEEComput. Appl. Power, 1998, vol. 11, pp. 14–25.79. Wael R. Artificial Intelligence and Advanced Mathematical Tools for Power137Quality Applications: A Survey / Wael R. Anis Ibrahim, Medhat M. Morcos //IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY, APRIL 2002 , VOL.
17,NO. 2, pp. 33–42.80. RibeiroP.F. Future analysis tools for power quality,/ P.F. Ribeiro, R. Celio, andM.J. Samotyj // in Proc. EPRI PQA Conf.: Power Quality: IssuesOppor.1993,vol. 1, pp. 7-3:1–7-3:10.81. Agrisani L. A measurement method based on the wavelet transform for powerquality analysis / L. Agrisani, P. Daponte, M. D. Apuzzo, A. Testa // IEEETrans. Power Delivery, Aug. 1998, vol. 13, pp. 990–998.82. Ghosh A. K. Classification of power system disturbance waveforms using aneural network approach, / Ghosh A.
K.,D. L. Lubkeman // IEEE Trans.PowerDelivery, Feb. 1995, vol. 10, pp. 109–115.83. Kazibwe W.E. Expert system targets power quality issues/ W.E. Kazibwe, H.M.Sendaula // IEEE Comput. Appl. Power, 1992, vol. 5, pp. 29–33.84. Nolan P.J. Diagnosis of power quality problems using fault tree inductionalgorithm // in Proc.
30th Univ. Power Eng. Conf., vol. 2, London, U.K., 1995,pp. 865–868.85. Mallini M. Neural network based power quality analysis using MATLAB / M.Mallini and B. Perunicic // in Proc. Large Eng. Syst. Conf. Power Eng., Halifax,NS, Canada, 1998, pp. 177–183.86. Dash P.K. Adaptive neural network for real-time estimation of basic waveformsof voltages and currents, / P.K. Dash, S.K. Patnaik, and S.K.
Panda // Int. J. Eng.Intell. Syst. Elect. Eng. Commun. 1996, vol. 4, no. 1, pp. 33–42.87. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search Optimization and MachineLearning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989..
