Genetic algorithm based load flow solution problem in electrical power systems

المؤلفون المشاركون

Kubba, Hassan Abd Allah
Mahmud, Samir Sami

المصدر

Journal of Engineering

العدد

المجلد 15، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 4142-4162، 21ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية الهندسة

تاريخ النشر

2009-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

21

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث، تقدم طريقة مقترحة مبينة على أساس خوارزمية جينية مشفرة بالأعداد الحقيقية لحل مسألة سريان الحمل متعددة الحلول.

تعتبر الخوارزمية الجينية احدى طرق البحث العشوائية القائمة على تقنيات الانتخاب (الانتقاء) الطبيعي و الجينات الطبيعية.

تجمع الخوارزمية الجينية مبادئ (بقاء الأصلح) مع عوامل جينية كالانتخاب (الانتقاء)، العبور و التغيار الإحيائي (الطفرة) المستخلصة من الطبيعة لتكوين تقنية متينة استخدمت بنجاح في حل مختلف مسائل البحث و إيجاد القيم المثلى.

تم في هذا البحث استخدام طريقة انتخاب الأمثل بالإضافة إلى استخدام نماذج الخلط في عملية العبور.

لتبيان كفاءة و مدى فعالية الخوارزمية الجينية في حل مسائل سريان الحمل متعددة الحلول، تم تطبيق الطريقة المقترحة على منظومة قدرة كهربائية قياسية.تبين النتائج كون الطريقة المقترحة ملائمة للحل اللحظي لمسائل سريان الحمل و بالتالي التطبيق العملي أثناء التشغيل لمنظومات القدرة صغيرة الحجم.

أما بالنسبة لمنظومات القدرة كبيرة الحجم، فيوصى الباحث باستخدام الطريقة المقترحة لأغراض التصميم و التخطيط.

أهم خواص الطريقة المقترحة هي الحصول على نتائج و حلول لمسألة سريان الحمل بقيم عالية الدقة.

الملخص EN

In this paper, a proposed method based on real-coded genetic algorithm is presented and applied to solve multiple load flow solution problem.

Genetic algorithm is a kind of stochastic search algorithm based on the mechanics of natural selection and natural genetics.

They combine the concepts of survival of the fittest with genetic operators such as selection, crossover and mutation abstracted from nature to form a surprisingly robust mechanism that has been successfully applied to solve a variety of search and optimization problems.

Elitist method is also used in this research, and blending models are implemented for crossover operator.

In the proposed work, five busbars typical test system and 362-bus Iraqi National Grid are used to demonstrate the efficiency and performance of the proposed method.

The results show that, genetic algorithm is on-line load flow solution problem for small-scale power systems, but for large-scale power systems, it is recommended that the load flow solution using genetic algorithm is for planning studies.

The main important feature of the purposed method is to give high accurate solution with respect to the conventional methods.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Kubba, Hassan Abd Allah& Mahmud, Samir Sami. 2009. Genetic algorithm based load flow solution problem in electrical power systems. Journal of Engineering،Vol. 15, no. 4, pp.4142-4162.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327126

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Kubba, Hassan Abd Allah& Mahmud, Samir Sami. Genetic algorithm based load flow solution problem in electrical power systems. Journal of Engineering Vol. 15, no. 4 (Dec. 2009), pp.4142-4162.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327126

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Kubba, Hassan Abd Allah& Mahmud, Samir Sami. Genetic algorithm based load flow solution problem in electrical power systems. Journal of Engineering. 2009. Vol. 15, no. 4, pp.4142-4162.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327126

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes appendices : p. 4161-4162

رقم السجل

BIM-327126