Sadeghzadeh Samimi, Amin and SeyedShenava, Seyed Jalal and Shayeghi, Hossein (2016) Combined Economic And Emission Dispatch (Ceed) Considering Losses And Using Artificial Bee Colony And Particle Swarm Optimization Hybrid With Cardinal Priority Ranking. Masters thesis, University of Mohaghegh Ardabili.
![]() |
Text (پخش بار اقتصادی – زیست محیطی با لحاظ تلفات و با استفاده از الگوریتم ترکیبی کلونی زنبورعسل و اجتماع پرندگان)
Amin Sadeghzadeh Samimi.pdf Download (1MB) |
Abstract
The problem of power system optimization has become a deciding factor in current power system engineering practice with emphasis on cost and emission reduction. The economic and emission dispatch problem has been addressed in this thesis using two efficient optimization methods, Artificial Bee Colony (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO). For approaching to real conditions of economic load dispatch problem generation cost function of power system is considered non-smooth. On the other hand, the reduction of pollution from power plants as part of the problem purposes is considered and, therefore, at the same time economic load dispatch, environmental friendly dispatch has been done. However, for optimum economic load dispatch limitations of generation units, including generation and consumption balance in the system, generation limit and the rate of increase and decrease as well as network losses in the optimization process considered that the restrictions in the proposed algorithm consideredA hybrid produced from these two algorithms is implemented on a 3-generator test system, 30-bus 6 generator IEEE test system and a 10 generator test system. The results are compared with PSO, Genetic Algorithm (GA), with respect to the 3-generator test system, ABC, Fuzzy Controlled Genetic Algorithm (FCGA) and Non Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), with respect to the 6-generator test system and differential evolution, Non sorting genetic algorithm II and Strength Pareto Evolutionary Algorithm, with respect to the 10-generator test system. This proposed optimization method is found to be effective on the combined economic and emission dispatch problem
Item Type: | Thesis (Masters) | ||||
---|---|---|---|---|---|
Persian Title: | پخش بار اقتصادی – زیست محیطی با لحاظ تلفات و با استفاده از الگوریتم ترکیبی کلونی زنبورعسل و اجتماع پرندگان | ||||
Persian Abstract: | در سیستمهای قدرت امروزی بالارفتن هزینه ها از یک سو وافزایش آلایندگی های زیست محیطی نیروگاههای حرارتی با توجه به کثرت و گستردگی این نوع نیروگاهها، از سوی دیگر اهمیت توزیع بهینه اقتصادی زیست محیطی را بیش از پیش مشخص میکند. لذا موضوع توزیع بهینه تولید در سیستمهای قدرت امروزی با تأکید بر کاهش هزینه سوخت و آلایندگی های زیست محیطی از جمله گازهای گلخانهای و باران های اسیدی در دهه اخیر مورد توجه مهندسین و فعالان محیط زیست قرار گرفته است. در این پایاننامه مسئله توزیع بهینه اقتصادیزیست محیطی باترکیب دو الگوریتم کلونی زنبور عسل(ABC) و اجتماع ذرات (PSO) وبا استفاده از تابع رتبه بندی کاردینال برای تبدیل مسئله چند هدفه به یک مسئله تک هدفه مورد بررسی قرار گرفته است. وبرای نزدیک تر شدن شرایط مسئله پخش بار مسئله به واقعیت، تابع هزینه نیروگاه ها به صورت ناصاف در نظر گرفته شده است. از طرف دیگر پخش باراقتصادی بهینه با لحاظ قیود عملیاتی ژنراتور ازجمله توازن تولید و مصرف درسیستم، حدود تولید همچنین مناطق ممنوعه تولید وتلفات شبکه در روند بهینه سازی مد نظر گرفته شده است. در ادامه مسئله پخش بار اقتصادی و انتشار آلایندگی به صورت مجزا و تک هدفه بررسی شده و سپس با استفاده از الگوریتم ترکیبی به عنوان مسئله چندهدفه نتایج بدست آمده از آن را برروی سیستمهای استانداردIEEE 6 باسه با 3 ژنراتور، سیستم استانداردIEEE 30 باسه با 6 ژنراتور و سیستم استانداردIEEE 39 باسه با 10 ژنراتور مورد ارزیابی قرار گرفته است و نتایج روش پیشنهادی با الگوریتم های PSO ,GA در حالت 3 ژنراتوری وبا الگوریتم های ABC وNSGA-II در حالت6 ژنراتتوری و با الگوریتم های گسترش استعماری در حالت 10 ژنراتوری مقایسه شده است. که کارایی و بهینگی الگوریتم ترکیبی پیشنهاد شده ملاحظه شد. | ||||
Supervisor: |
|
||||
Advisor: |
|
||||
Subjects: | Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering Divisions > Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering |
||||
Divisions: | Subjects > Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering |
||||
Date Deposited: | 16 Nov 2018 13:30 | ||||
Last Modified: | 16 Nov 2018 13:30 | ||||
URI: | http://repository.uma.ac.ir/id/eprint/1933 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |