Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

MFOA-ABC hybrid optimization method for dynamic economic dispatch of the 150 kV sulselbar electrical system

Haripuddin, Suyuti Ansar, Said Sri Mawar, Akil Yusri Syam

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 8

70--78

EN

This paper proposed a Modified Fruit Fly Optimization Algorithm-Artificial Bee Colony (MFOA-ABC) hybrid optimization method to solve the problem of dynamic economic dispatch (DED) of the 150 kV Sulselbar electrical systems by using two objective functions as tested parameters and considering power balanced, power limits of the generator, and generator ramp rate as constraints. Besides, the voltage profile, the L index voltage stability, and loading margin V-P on critical buses were evaluated. Results simulation of the MFOA-ABC optimization method were compared with other methods and it was obtained that the proposed method was better.

XX

W artykule zaproponowano hybrydową metodę optymalizacji zmodyfikowanego algorytmu optymalizacji muszki owocowej i sztucznej kolonii pszczół (MFOA-ABC) w celu rozwiązania problemu dynamicznej dystrybucji ekonomicznej (DED) systemów elektrycznych 150 kV Sulselbar przy użyciu dwóch funkcji obiektywnych jako testowanych parametrów i biorąc pod uwagę moc zrównoważony, limity mocy generatora i prędkość narastania generatora jako ograniczenia. Ponadto oceniono profil napięciowy, stabilność napięciową wskaźnika L i margines obciążenia V-P na krytycznych szynach. Porównano wyniki symulacji metody optymalizacji MFOA-ABC z innymi metodami i stwierdzono, że proponowana metoda jest lepsza.

2

Managing electricity consumption for household sector in Indonesia

Akil Yusri Syam, Wardi, Muslimin Zaenab, Amar Kifayah

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 5

34--39

EN

This study has focus to investigate a number of aspects that influencing electricity consumption for urban household in Indonesia. For this purpose, a questionnaire is developed to get primary data from two cities, namely Makassar and Yogyakarta. The collected data are analyzed using statistical approach. From analysis of 231 usable data obtained in September and October 2020, majority occupants have practiced specific energy saving lifestyle at their homes although the usage of energy efficiency appliances (EEA) is still low. Higher cost to buy EEA, the absence of non-flat electricity tariff scheme and energy management supporting system are some main barriers to support further occupants in reducing consumption. Another result from regression model revealed that income variable, family size, and installed electricity at home (IEA) are significant predictors for electricity consumption. The variables can explain variation of the household consumption around 47% where the IEA is the most predictor. Provided information can assist power utility in Indonesia in designing more realistic strategy to promote energy saving program or to propose wise ways in managing energy usage for household sector.

PL

Praca ma na celu zbadanie szeregu aspektów wpływających na zużycie energii elektrycznej przez gospodarstwa domowe w Indonezji. W tym celu opracowano kwestionariusz, aby uzyskać podstawowe dane z dwóch miast, a mianowicie Makassar i Yogyakarta. Zebrane dane są analizowane za pomocą podejścia statystycznego. Z analizy 231 użytecznych danych uzyskanych we wrześniu i październiku 2020 r. Wynika, że większość mieszkańców prowadzi w swoich domach określony tryb życia oszczędzający energię, chociaż użycie urządzeń energooszczędnych (EEA) jest nadal niskie. Wyższe koszty zakupu EOG, brak taryfy opłat za energię elektryczną i systemu wspierającego zarządzanie energią to główne bariery wspierające mieszkańców w ograniczaniu zużycia energii.

3

Hybrid renewable energy generation planning for isolated microgrid in Indonesia with metaheuristic approach

Mansur M. T., Manjang Salama, Arief Ardiaty, Akil Yusri Syam

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 11

45--50

EN

This paper presents an optimal planning for the configuration of a hybrid microgrid generating system based on the results of renewable energy potentials, which are photovoltaic (PV), wind turbine (WT), micro-hydro (MH) and batteries. Battle Star Galactica Starcraft Particle Swarm Optimization (BSG-Starcraft PSO) algorithm is used to determine the optimal generation size based on the local energy potential. The case study is located in an isolated area, namely Tangkeno area of Kabaena Island, Bombana Regency, Southeast Sulawesi, Indonesia which is used to verify the proposed method. The optimization results for this study are number of wind turbine (WT) required is 27 units with capacity of 180 Watt each and total capacity of 4.86 kW the number of solar panel (PV) needed is 231 units with capacity of 195 Watt each and total capacity of 44.85 kW. Hence the total capacity for renewable energy generation is 49.73 kW. The results of the comparison between the BSG-Starcraft PSO algorithm and PSO showed that by using the BSG-Starcraft PSO provided optimal and faster solution compare to PSO.

PL

W artykule przedstawiono optymalne planowanie konfiguracji hybrydowego systemu wytwarzania mikrosieci w oparciu o wyniki potencjałów energii odnawialnej, którymi są fotowoltaika (PV), turbina wiatrowa (WT), mikrohydro (MH) i akumulatory. Algorytm Battle Star Galactica Starcraft Particle Swarm Optimization (BSG-Starcraft PSO) służy do określenia optymalnej wielkości generacji w oparciu o lokalny potencjał energetyczny. Studium przypadku znajduje się na odosobnionym obszarze, a mianowicie obszarze Tangkeno na wyspie Kabaena, Bombana Regency, południowo-wschodnie Sulawesi, Indonezja, który służy do weryfikacji proponowanej metody. Wyniki optymalizacji dla tego badania to liczba wymaganych turbin wiatrowych (WT) to 27 jednostek o mocy 180 W każda i łącznej mocy 4,86 kW liczba potrzebnych paneli słonecznych (PV) to 231 jednostek o mocy 195 W każda i całkowita moc 44,85 kW. Stąd łączna moc wytwarzania energii odnawialnej wynosi 49,73 kW. Wyniki porównania algorytmu BSG-Starcraft PSO i PSO wykazały, że zastosowanie BSG-Starcraft PSO zapewniło optymalne i szybsze rozwiązanie w porównaniu do PSO.

4

Multi-objective dynamic economic dispatch using Fruit Fly Optimization method

Arsyad Haripuddin, Suyuti Ansar, Said Sri Mawar, Akil Yusri Syam

Archives of Electrical Engineering

|

2021

|

Vol. 70, nr 2

351--366

EN

An essential task of the interconnected power system is about how to optimize power plants during operation time which is known as economic dispatch. In this study, the Fruit Fly Optimization method is proposed to solve problems of dynamic economic dispatch in an electrical power system. To measure the performance of the method, a simulation was conducted for two different electric systems of the existing Sulselbar 150 kV thermal power plant system in Indonesia with two objective functions, namely fuel costs and active power transmission losses, aswell as the 30-bus IEEE standard system with five objective functions namely fuel costs, transmission losses (active and reactive power), a reactive power reserve margin, and an emission index by considering a power generation limit and ramp rates as the constraints. Under tested cases, the simulation results have shown that the Fruit Fly Optimization method can solve the problems of dynamic economic dispatch better than other existing optimization methods. It is indicated by all values of the objective functions that are lowest for the Fruit Fly Optimization method. Moreover, the obtained computational time is sufficiently fast to get the best solution.