Multi-Objective Optimal Power Flow Using Recent Intelligence Optimization Algorithms
| العنوان بلغة أخرى: |
تدفق القدرة الكهربائية الأمثل متعدد الأهداف باستخدام خوارزميات المفاضلة الذكية الحديثة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | السعدي، محمد عدنان (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | العموش، موفق (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 89 |
| رقم MD: | 997115 |
| 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: |
عدد مرات التحميل
3
| المستخلص: |
يعتبر التدفق الأمثل للقدرة الكهربائية أحد أهم المشكلات في عمليات تشغيل أنظمة القدرة الكهربائية، والتي تحتوي على مشاكل التشغيل الاقتصادي وحركة تدفق الطاقة، والتي يتم حلها في وقت واحد. التدفق الأمثل للقدرة الكهربائية هو إحدى المشاكل غير الخطية في إيجاد الحل الأمثل، وهي مشكلة مقيدة بحدود، ويجب حلها بحيث تكون تكلفة الإنتاج الإجمالية لوحدات التوليد هي أقل تكلفة ممكنة مع التقيد بالحدود الطبيعية للوحدات والأخذ بعين الاعتبار خسائر القدرة في خطوط النقل وأيضا المخاوف البيئية. تستخدم خوارزميات السرب الذكية الحديثة في نطاق واسع بمختلف التخصصات؛ حيث يدرس علماء الحاسوب سلوك جماعة الحيوان لحل مشكلاتهم الخاصة في الصيد أو العثور على الطعام، ثم طوروا خوارزميات تحاكي مسائلهم واختبروها، والتي أظهرت نتائج ناجحة للغاية، لحل مشاكل عملية وعلمية مختلفة. من أمثلة هذه الخوارزميات هي خوارزمية أمثلة الحيتان، وخوارزمية مستعمرة النحل، وخوارزمية أمثلة الجراد، وخوارزمية الذئب الرمادي. تستخدم هذه الدراسة أساليب الذكاء الصناعي الجديدة لحل التدفق الأمثل للقدرة الكهربائية متعدد الأهداف، وهذه الأهداف تتضمن تقليل تكلفة توليد القدرة الكهربائية، وتقليل فقد القدرة الكهربائية في خطوط النقل، وتقليل انبعاثات الغازات الملوثة، وتقليل انحرافات الجهد لأي نظام قدرة كهربائية. وهنا يجب اتخاذ القرارات المثلى في وجود مقايضات بين هدفين متعارضين أو أكثر، حيث بالإمكان استخدام طريقة المسافة المقاسة، لاختيار عوامل ترجيح الأهداف الموجودة في الدالة الهدف، والتي تدمج الأهداف المتعددة لتشكيل اقتران هدفي واحد. خوارزميات الذكاء في السرب تدرس التكلفة الإجمالية للتوليد، وفقدان القدرة الكهربائية، وانبعاث الغاز الملوث، وانحراف الجهد، حيث جميعها تشكل الهدف من مشكلة الأمثلة غير الخطية هذه. كما ويتم دمج هذه الأهداف باستخدام عوامل ترجيح مختلفة. ثم تستخدم طريقة لاغرانج Lagrange المعززة لتحويل دالة الهدف المقيدة إلى دالة هدف غير مقيدة. تم استخدام نظام معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات القياسي IEEE 30-bus للتحقق من نتائج المسألة الرياضية المقترحة. بعد تنفيذ هذه الخوارزميات، تم مقارنة النتائج مع خوارزميات ذكاء السرب الأخرى المستخدمة في الأبحاث السابقة، وأظهرت النتائج أنها أكثر فعالية من غيرها لإعطاء حل شبه شامل أفضل. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Inproved Solution of Multi-Objective Optimal Power Flow Using Some Latest Global Optimization Algorithms
بواسطة: زايد، منى مازن منشور: (2018) -
Multi-Variables, Single Objective Optimal Power Flow Of Ieee-14 Bus System Using Artificial Bee Colony Algorithms
بواسطة: Alrashdan, Mohd H. S. منشور: (2019) -
Optimal Design of Interline Power Flow Controller to Damp Power System Oscillations Using Genetic Algorithm
بواسطة: Al Jamal, Heba Mustafa منشور: (2011) -
Using an Efficient Hybrid Algorithm for Solving Optimal Power Flow Problem with Unified Power Flow Controller
بواسطة: كنعان، ضحي طلال منشور: (2019) -
Hybridizing Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithms with the Harmony Search Algorithm
بواسطة: Bataineh, Mohammad Qasem منشور: (2014)
