![](/images/graphics-bg.png)
Particle swarm optimization for total operating cost minimization in electrical power system
Other Title(s)
أسراب الجسيمات المتماثلة لتقليل إجمالي كلفة التشغيل في منظومة طاقة كهربائية
Joint Authors
al-Kafaji, Muhammad H.
al-Kabragyi, Shatha S. Abd Allah
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 29, Issue 12 (31 Dec. 2011), pp.2539-2550, 12 p.
Publisher
Publication Date
2011-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Topics
- Operations research
- Mathematical analysis
- Algorithms
- Simulation methods
- Clays
- Electric power systems
- Particles
Abstract AR
يتضمن هذا البحث حل مشكلة التوزيع الاقتصادي بنظرية جديدة تحاكي الأسراب الطائرة.
الهدف من البحث تقليل تكلفة الوقود في توليد الطاقة الكهربائية و المحافظة على سريان القدرة ضمن حدود المسموح بها.
نظرية الأسراب الطائرة بسيطة بالمفهوم سهلة التطبيق، و لا تتطلب أي معلومات قابلة للاشتقاق.
إنها تمتاز بسرعة الوصول للحل علاوة على ذلك تحتاج إلى وقت حسابي أقل من الطرق الأخرى.
و بسبب هذه الميزات فقد ازداد تطبيق هذه النظرية خصوصا في تطبيقات نظم يحتوي على 37 تحليل نتائجها و من ثم تمت مقارنتها مع نتائج الخوارزمية الجينية.
لقد بينت النتائج أنه بإستخدام هذه النظرية، فأنه يمكن الوصول للحل الأمثل بدقة أعلى مقارنة بالخوارزمية الجينية.
Abstract EN
This paper presents solution of economic dispatch problem via a particle swarm optimization algorithm (PSO).
The objective is to minimize the total generation fuel cost and keep the power flows within the security limits.
The PSO is simple in concept, easy in implementation .It does not require any derivative information, sure and fast convergence, Moreover; it is needs less computational time than other heuristic methods.
These features increase the applicability of the PSO, particularly in power system applications .The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated on the IEEE 37-bus system and their performances are compared with the results of genetic algorithm (GA).
The results show that PSO can converge to optimum solution with higher accuracy in comparison with GA.
American Psychological Association (APA)
al-Kafaji, Muhammad H.& al-Kabragyi, Shatha S. Abd Allah. 2011. Particle swarm optimization for total operating cost minimization in electrical power system. Engineering and Technology Journal،Vol. 29, no. 12, pp.2539-2550.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289728
Modern Language Association (MLA)
al-Kafaji, Muhammad H.& al-Kabragyi, Shatha S. Abd Allah. Particle swarm optimization for total operating cost minimization in electrical power system. Engineering and Technology Journal Vol. 29, no. 12 (2011), pp.2539-2550.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289728
American Medical Association (AMA)
al-Kafaji, Muhammad H.& al-Kabragyi, Shatha S. Abd Allah. Particle swarm optimization for total operating cost minimization in electrical power system. Engineering and Technology Journal. 2011. Vol. 29, no. 12, pp.2539-2550.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289728
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appindix : p. 2546-2550
Record ID
BIM-289728