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

University of Technology

Publication Date

2011-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

12

Main Subjects

Physics

Topics

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