PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Real-time optimal power flow of South Sulawesi network system that integrated wind power plant based on artificial intelligence

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Optymalny przepływ mocy w czasie rzeczywistym w systemie sieci South Sulawesi, który zintegrował elektrownię wiatrową w oparciu o sztuczną inteligencję
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The development and utilization of technology are always directly proportional to the need for electrical energy. Real-time power flow research is used to evaluate the effect of wind power generation fluctuations on existing conventional systems. This research was conducted on the South Sulawesi electricity network system using Modified Improved Particle Swarm Optimization (MIPSO). The real-time results show that the power loss in the conventional system that is interconnected with wind power plants is 63.9208 WM, less than the power loss in the conventional system, which is 85.9440 WM. Likewise, the cost of the generating system connected to a wind power plant is $23368.6622/hour, lower than the conventional system power of $23503.444/hour, reducing costs or efficiency by 0.5735%/hour. Real-time analysis of optimal power flow with MIPSO can be used to determine the effect of changes in power generated by wind power plants on the conventional power grid system of Southwest Sulawesi.
PL
Rozwój i wykorzystanie technologii są zawsze wprost proporcjonalne do zapotrzebowania na energię elektryczną. Badania przepływu mocy w czasie rzeczywistym służą do oceny wpływu wahań generacji wiatrowej na istniejące systemy konwencjonalne. Badania przeprowadzono na systemie sieci elektroenergetycznej Południowego Sulawesi przy użyciu metody Modified Improved Particle Swarm Optimization (MIPSO). Wyniki w czasie rzeczywistym pokazują, że strata mocy w systemie konwencjonalnym, który jest połączony z elektrowniami wiatrowymi, wynosi 63.9208 WM, czyli mniej niż strata mocy w systemie konwencjonalnym, która wynosi 85,9440 WM. Podobnie, koszt systemu wytwórczego podłączonego do elektrowni wiatrowej wynosi 233686622 USD/godz., czyli jest niższy niż konwencjonalna moc systemu wynosząca 23503,444 USD/godz., co zmniejsza koszty lub wydajność o 0,5735%/godz. Analiza w czasie rzeczywistym optymalnego przepływu mocy za pomocą MIPSO może być wykorzystana do określenia wpływu zmian mocy generowanej przez elektrownie wiatrowe na konwencjonalny system sieci energetycznej południowo-zachodniego Sulawes.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
168--171
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering University of Hasanuddin Makassar Indonesia
  • Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Khairun University, Ternate, North Moluccas, Indonesia
autor
  • Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering University of Hasanuddin Makassar Indonesia
  • Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering University of Hasanuddin Makassar Indonesia
  • Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering University of Hasanuddin Makassar Indonesia
Bibliografia
  • [1] S. Li, W. Gong, C. Hu, X. Yan, L. Wang, and Q. Gu, “Adaptive constraint differential evolution for optimal power flow,” Energy, vol. 235, p. 121362, 2021, DOI: 10.1016/j.energy.2021.121362.
  • [2] J.S. Ferreira, E.J. de Oliveira, A.N. de Paula, L.W. deOliveira, and J.A. Passos Filho, “Optimal power flow with security operation region,” Int. J. Electr. Power Energy Syst.,vol. 124, no. June 2020, p. 106272, 2021, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106272.
  • [3] S. Claeys, G. Deconinck, and F. Geth, “Voltage-Dependent Load Models in Unbalanced Optimal Power Flow Using Power Cones,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 12, no. 4, pp. 2890–2902, 2021, doi: 10.1109/TSG.2021.3052576.
  • [4] R. Jamal, B. Men, and N.H. Khan, “A Novel Nature Inspired Meta-Heuristic Optimization Approach of GWO Optimizer for Optimal Reactive Power Dispatch Problems,” IEEE Access, vol. 8, pp. 202596–202610, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3031640.
  • [5] M. Abdolrasol, R. Mohamed, M. Hannan, A. Al-Shetwi, M. Mansor, and F. Blaabjerg, “Artificial Neural Network Based Particle Swarm Optimization for Microgrid Optimal Energy Scheduling,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 36, no. 11, pp. 12151–12157, 2021, doi: 10.1109/TPEL.2021.3074964.
  • [6] W. Deng, J. Xu, H. Zhao, and Y. Song, “A Novel Gate Resource Allocation Method Using Improved PSO-Based QEA,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., pp. 1–9, 2020, doi: 10.1109/tits.2020.3025796.
  • [7] Z. Xin-gang, L. Ji, M. Jin, and Z. Ying, “An improved quantum particle swarm optimization algorithm for environmental economic dispatch,” Expert Syst. Appl., vol. 152, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113370.
  • [8] J. A. Momoh, “Adaptive Stochastic Optimization Techniques with Applications,” Adaptive Stochastic Optimization Techniques with Applications. pp. 1–405, 2015, doi: 10.1201/b19256.
  • [9] A. Siswanto, A. Suyuti, I. Chaerah Gunadin, and S. Mawar Said, “Steady state stability limit assessment when wind turbine penetrated to the systems using REI approach,” Prz. Elektrotechniczny, vol. 95, no. 6, pp. 51–55, 2019, doi: 10.15199/48.2019.06.10.
  • [10] S. Manjang and Y.A. Rahman, “Distributed photovoltaic integration as complementary energy: Consideration of solutions for power loss and load demand growth problems,” Prz. Elektrotechniczny, vol. 96, no. 9, pp. 56–61, 2020, doi: 10.15199/48.2020.09.12.
  • [11] B. Dey, B. Bhattacharyya, and F.P.G. Márquez, “A hybrid optimization-based approach to solve environment constrained economic dispatch problem on microgrid system,” J. Clean. Prod., vol. 307, no. May, 2021, doi: 10.1016/j.jclepro.2021.127196.
  • [12] M. Zare, M. R. Narimani, M. Malekpour, R. Azizipanah-Abarghooee, and V. Terzija, “Reserve constrained dynamic economic dispatch in multi-area power systems: An improved fireworks algorithm,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 126, no. PA, p. 106579, 2021, doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106579.
  • [13] A. Goudarzi, Y. Li, and J. Xiang, “A hybrid non-linear time-varying double-weighted particle swarm optimization for solvingnon-convex combined environmental economic dispatch problem," Appl. Soft Comput. J., vol. 86, no. XXXX, p. 105894, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105894.
  • [14] Kennedy, “Particle Swarm Optimization ( PSO ),” 1995.
  • [15] Y.P. Zhou, L.J. Tang, J. Jiao, D.D. Song, J.H. Jiang, and R.Q. Yu, “Modified particle swarm optimization algorithm for adaptively configuring globally optimal classification and regression trees,” J. Chem. Inf. Model., vol. 49, no. 5, pp. 1144–1153, 2009, doi: 10.1021/ci800374h.
  • [16] M. Clerc, “The swarm and the queen: Towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization,” Proc. 1999 Congr. Evol. Comput. CEC 1999, vol. 3, pp. 1951–1957, 1999, doi: 10.1109/CEC.1999.785513.
  • [17] T.Y. Lee, “Operating schedule of battery energy storage system in a time-of-use rate industrial user with wind turbine generators: A multipass iteration particle swarm optimization approach,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 22, no. 3, pp. 774–782, 2007, doi: 10.1109/TEC.2006.878239.
  • [18] D.P. Li, G.L. Shen, W.D. Guo, Zh. Zhang, B.N. Hu, and W. Gao, “Power system reactive power optimization based on MIPSO,” Energy Procedia, vol. 14, pp. 788–793, 2012, doi: 10.1016/j.egypro.2011.12.1012.
  • [19] M. Lu and M. Zhao, “The Research of Wind- thermal Power Random Multi-objective Scheduling Based on Combined MIPSO,” Int. J. Hybrid Inf. Technol., vol. 6, no. 6, pp. 359–368, 2013, doi: 10.14257/ijhit.2013.6.6.32.
  • [20] Andi Muhammad Ilyas; M Natsir Rahman, “Economic Dispatch Thermal Generator Using Modified Improved Particle Swarm Optimization,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 10, no. Energy, pp. 459–470, 20012.
  • [21] S.Y. Lim, M. Montakhab, and H. Nouri, “A constriction factor based particle swarm optimization for economic dispatch,” ESM 2009-2009 Eur. Simul. Model. Conf. Model. Simul. 2009, no. Gaing, pp. 305–311, 2009.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-cac32704-a2c9-4426-8dd7-43123e00dff4
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.