Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

2 2024

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Allocation of photovoltaic and wind turbine based DG units using the energy valley optimizer (EVO) algorithm

Fettah Khaled, Guia Talal, Salhi Ahmed, Kacemi Walid Mohammed, Saidi Fayssal

Przegląd Elektrotechniczny

2024

R. 100, nr 7

228--234

In this paper, we introduce a novel meta-heuristic technique called the Energy Valley Optimizer (EVO) algorithm designed for the optimization of distributed generation (DG) allocation within distribution networks (DN). The proposed algorithm focuses on the efficient placement of DG units based on photovoltaic (PV) and wind turbine (WT) technologies. Drawing inspiration from advanced physics principles, particularly those related to stability and various modes of particle decay, the EVO algorithm seeks to minimize both total power and energy losses in the DN. To assess its efficacy, the presented technique is applied to problem instances aimed at minimizing power and energy losses, respectively. The evaluation of the proposed approach is conducted using the IEEE 33-bus test system as a case study. The effectiveness of the EVO method is substantiated through a comparative analysis, wherein simulation results are juxtaposed with those obtained from other optimization algorithms recently developed in the literature.

W artykule przedstawiamy nowatorską technikę metaheurystyczną zwaną algorytmem Energy Valley Optimizer (EVO) zaprojektowaną w celu optymalizacji alokacji generacji rozproszonej (DG) w sieciach dystrybucyjnych (DN). Zaproponowany algorytm skupia się na efektywnym rozmieszczeniu jednostek DG w oparciu o technologie fotowoltaiczne (PV) i turbiny wiatrowe (WT). Czerpiąc inspirację z zaawansowanych zasad fizyki, szczególnie tych związanych ze stabilnością i różnymi trybami rozpadu cząstek, algorytm EVO stara się minimalizować zarówno całkowite straty mocy, jak i energii w DN. Aby ocenić skuteczność, przedstawioną technikę stosuje się do przypadków problemowych mających na celu minimalizację odpowiednio strat mocy i energii. Ocena proponowanego podejścia została przeprowadzona przy użyciu systemu testowego IEEE 33-bus jako studium przypadku. Skuteczność metody EVO potwierdzono analizą porównawczą, podczas której wyniki symulacji zestawiono z wynikami uzyskanymi z innych algorytmów optymalizacyjnych opracowanych ostatnio w literaturze.

A novel nature-inspired meta-heuristic algorithm for solving the economic and environmental dispatch problems in power system

Aroua Fatima Zohra, Salhi Ahmed, Mayouf Chiva, Naimi Djemai

Przegląd Elektrotechniczny

2024

R. 100, nr 7

280--285

n this paper, a novel nature-based meta-heuristic technique, named cheetah optimizer (CO) algorithm is suggested to solve the Optimal Power Flow (OPF) problem in electric power systems. The optimization method is inspired by the hunting behavior of cheetahs in the wild. The investigation process for optimal global solutions is based on three principal prey-hunting strategies, namely search, sit-and-wait, and attack. The presented technique is applied to solve two famous OPF problems, which are Economic and Environmental Dispatch (EED) by reducing total fuel cost and total gas emission level, respectively. The proposed approach was employed in the case of the IEEE 30-bus test system. The effectiveness of the CO method is justified based on a comparison report of its simulation results with those of other optimization algorithms recently developed in the literature.

W artykule zaproponowano nowatorską meta-heurystyczną technikę opartą na naturze, nazwaną algorytmem optymalizatora geparda (CO), do rozwiązywania problemu optymalnego przepływu mocy (OPF) w systemach elektroenergetycznych. Metoda optymalizacji jest inspirowana zachowaniami łowieckimi gepardów na wolności. Proces poszukiwania optymalnych rozwiązań globalnych opiera się na trzech głównych strategiach polowania na ofiary, a mianowicie poszukiwaniu, siedzeniu i czekaniu oraz ataku. Zaprezentowana technika jest stosowana do rozwiązywania dwóch znanych problemów OPF, którymi są dyspozycja ekonomiczna i środowiskowa (EED) poprzez zmniejszenie całkowitego kosztu paliwa i całkowitego poziomu emisji gazów. Proponowane podejście zostało zastosowane w przypadku systemu testowego IEEE 30-bus. Skuteczność metody CO jest uzasadniona na podstawie raportu porównawczego jej wyników symulacji z wynikami innych algorytmów optymalizacyjnych opracowanych ostatnio w literaturze.