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Implementing modified particle swarm optimization method to solve economic load dispatch problem

机译:实施改进的粒子群算法来解决经济负荷分配问题

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摘要

Economic Load Dispatch (ELD) is one of the important optimization tasks which provide an economic condition for power systems. In this work, Modified Particle Swarm Optimization (PSO) as an efficient and reliable evolutionary based approach has been proposed to solve the constraint economic load dispatch problem. The proposed method is able to determine, output power generation for all of the power generation units, so that the total, constraint cost function is minimized. In project report, a piecewise quadratic function is used to represent the fuel cost of each generation units, and the B-coefficient method is used to model transmission losses. The feasibility of the proposed Modified PSO is demonstrated for 4 power system test cases, consisting 3,6,15, and 40 generation units. The obtained Modified PSO results are compared with Standard PSO (SPSO), Genetic Algorithm (GA) and Quadratic Programming (QP) base approaches. These results reveal that the proposed method is capable to get higher quality solution including mathematical simplicity, fast convergence, and robustness to solve hard economic load dispatch problem.
机译:经济负荷分配(ELD)是为电力系统提供经济条件的重要优化任务之一。在这项工作中,提出了一种改进的粒子群优化算法(PSO)作为一种有效,可靠的基于进化的方法来解决约束经济负荷分配问题。所提出的方法能够确定所有发电单元的输出发电,从而使总的约束成本函数最小化。在项目报告中,分段二次函数用于表示每个发电单元的燃料成本,而B系数方法用于对传输损耗进行建模。针对4个电力系统测试案例(包括3、6、15和40个发电单元)论证了所提出的修改后的PSO的可行性。将获得的修改后的PSO结果与标准PSO(SPSO),遗传算法(GA)和二次规划(QP)基本方法进行比较。这些结果表明,该方法能够获得包括数学简单,快速收敛和鲁棒性在内的更高质量的解决方案,以解决困难的经济负荷分配问题。

著录项

  • 作者

    Zaraki Abolfazl;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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