Inproved Solution of Multi-Objective Optimal Power Flow Using Some Latest Global Optimization Algorithms
| العنوان بلغة أخرى: |
حل محسن لتدفق القدرة الكهربائية الأمثل باستخدام بعض خوارزميات المفاضلة الحديثة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | زايد، منى مازن (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | العموش، موفق (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | اربد |
| الصفحات: | 1 - 67 |
| رقم MD: | 954536 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية الحجاوي للهندسة التكنولوجية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: |
المفاضلة هي أحد التحديات الصعبة التي يتم مواجهتها في نظام الطاقة الكهربائية. في معظم الأحيان يتم استخدام المفاضلة في تقليل تكلفة تشغيل نظام الطاقة الكهربائية إلى الحد الأدنى. ومع ذلك، فإن تشغيل محطات توليد الطاقة والوحدات الحرارية بشكل عام، يؤدي إلى عدة أنواع من الانبعاثات مثل غاز أكسيد الكبريت، أكسيد الكربون وأكسيد النيتروجين. تقضي المخاوف البيئية بتقليل الانبعاثات الناتجة عن محطات التوليد الحراري. بشكل منفصل، إذا تم مفاضلة أحد الأهداف، يتم تسوية الآخر. إن تقليل التكلفة، والخسارة، وانحراف الجهد الكهربائي، والانبعاثات هي الأهداف التي قد تكون متعارضة وفي النتائج، يجب أن يعتمد الاختيار على استخدام تقنيات المفاضلة المتعددة الأهداف. يتم استخدام تدفق القدرة الكهربائية الأمثل (OPF) بشكل شائع لصنع القرار من قبل مختلف مشغلي أنظمة الطاقة. يمكن ل OPF أن يوفر الحل من خلال مفاضلة الأهداف المختلفة مثل تكلفة التوليد وخسائر الإرسال إلخ. قد تكون الأهداف متعارضة وستساعد الصيغة القوية متعددة الأهداف في عملية صنع القرار. سيتم حل تدفق القدرة الكهربائية الأمثل باستخدام خوارزمية ليث عفرين (Ant Lion Optimizer) وخوارزمية الهلاميات البرميلية (Salp Swarm Algorithm) سيتم اعتبارهما لكل من مفاضلة الهدف الوحيد ومفاضلة متعدد الأهداف. وتتمثل الأهداف المختلفة التي يتم النظر فيها في تقليل تكلفة التوليد وتقليل خسائر الإرسال وتقليل انحراف الجهد وتقليل مستويات الانبعاثات إلى أدنى حد. تصمم مشكلة المفاضلة المتعدد الأهداف من أجل تقليل تكلفة وخسائر الوقود في نفس الوقت، وتكلفة الوقود والانبعاثات، وتكلفة الوقود وانحراف الجهد، والخسارة والانبعاثات، وأخيرا تكلفة الوقود والانبعاثات والخسائر في نفس الوقت. يتم إجراء التحسين باستخدام كل من ALO و SSA لنظام ناقل IEEE-30 القياسي. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Multi-Objective Optimal Power Flow Using Recent Intelligence Optimization Algorithms
بواسطة: السعدي، محمد عدنان منشور: (2018) -
Reactive Power Optimization Including Statcom Using Some Latest Evolutionary Algorithms
بواسطة: Nusair, Khaled N. منشور: (2016) -
Multi-Variables, Single Objective Optimal Power Flow Of Ieee-14 Bus System Using Artificial Bee Colony Algorithms
بواسطة: Alrashdan, Mohd H. S. منشور: (2019) -
Hybridizing Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithms with the Harmony Search Algorithm
بواسطة: Bataineh, Mohammad Qasem منشور: (2014) -
Smoothing Parameter Selection in Nadaraya-Watson Kernel Nonparametric Regression using Nature-Inspired Algorithm Optimization
بواسطة: Basheer, Zinah Ameer منشور: (2020)
