A genetic based algorithm for short-term thermal generating unit commitment
Other Title(s)
خوارزم جيني لجدولة وحدات التوليد الحرارية على المدى القصير
Author
Source
Issue
Vol. 30, Issue 2 (30 Jun. 2005)10 p.
Publisher
Mansoura University Faculty of Engineering
Publication Date
2005-06-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
10
Main Subjects
Abstract AR
تعتبر مشكلة جدولة وحدات التوليد من المشاكل المعية و المعقد بنظم القوى الكهربية نظرا لكبر حجم المشكلة و القيود العديدة المفروضة على تشغيل هذه الوحدات.
تهدف جدولة وحدات التوليد إلى تحديد الوحدات التي يجب أن تسل خلال فترة زمنية معينة تكلفة ممكنة لتلبية القدرة الكهربية اللازمة لشمال مع توافر الاحتياطي السريع المطلوب و تحقيق قيود التشغيل للوحدات.
تم صياغة المشكلة رياضيا بتقليل دالة الهدف المكونة من تكلفة الوقود و تكلفه البدء للموحدات التي يتم إدخالها للتشغيل، حيث تخضع هذه الوحدات عند تشغيلها إلى مجموعة من القيود منها، حدود التوليد للوحدات، الاحتياطي السريع المطلوب لمواجهة أي حالة طارئة، الحد الأدنى الفوقي لزمن تشغيل الوحدات و وقت الراحة الأدنى عند فصل الوحدات، و كذلك معدل تغير القدرة المنتجة لهذه الوحدات.
تم اقتراح خوارزم جيني لحل مشكلة جدولة وحدات التوليد الحرارية على المدى القصير مع أخذ كل جوانب المشكلة في الاعتبار، و تم تطبيق الخوارزم المقترح على نظامين، الأول مكون من ٠ ١ وحدات توليد، بينما الثاني مكون من ٢٦ وحدة توليد، و بمقارنة النتائج التي تم الحصول فيها مع نتائج برنامج البرمجة الديناميكية، تبين مدى قدرة الخوارزم المقترح على حل مشكلة جدولة وحدات التوليد الحرارية بالدقة الكافية مع تميزه بزمن تشغيل أقل بكير.
Abstract EN
Unit Commitment is one of the most complex and difficult optimization problem in power systems.
The objective of the optimal commitment is to determine the on/off states of the units in the system to meet the load demand and spinning reserve requirements at each time period, such that the overall cost of generation is minimized, while satisfying the various operational constraints.
This paper presents the application of an improved genetic algorithm (GA) with crossover, mutation, and advanced operators such as repair and swap mutation to determine the commitment order of the thermal units in power generation.
The proposed GA has been successfully applied to 10 and 26 generating-unit systems.
Robustness of the proposed GA is demonstrated by comparison to the dynamic programming algorithm.
The comparison results show the effectiveness of the proposed GA in solving the unit commitment problem with sufficient accuracy and low computational time.
American Psychological Association (APA)
al-Said, M. E.. 2005. A genetic based algorithm for short-term thermal generating unit commitment. Mansoura Engineering Journal،Vol. 30, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363469
Modern Language Association (MLA)
al-Said, M. E.. A genetic based algorithm for short-term thermal generating unit commitment. Mansoura Engineering Journal Vol. 30, no. 2 (2005).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363469
American Medical Association (AMA)
al-Said, M. E.. A genetic based algorithm for short-term thermal generating unit commitment. Mansoura Engineering Journal. 2005. Vol. 30, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363469
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references
Record ID
BIM-363469
