OPTIMAL ECONOMIC AND ENVIRONMENTAL OPERATION OF ELECTRIC POWER SYSTEMS VIA MODERN META-HEURISTIC OPTIMIZATION ALGORITHMS
Notice bibliographique
Résumé
Due to world-wide escalating fuel costs, increasing demand for electricity, and growing concern for the environment, power utilities strive for optimal economic operation of their electric networks. Striking a balance between profitable energy choices and environmentally-friendly practices is the main goal of this thesis. The dynamic economic dispatch (DED) occupies a prominent place in power system operation and control. However, there is a paucity of studies of the DED problem, as it has not been as thoroughly investigated as other electric power system optimization areas. The nonlinear and non-convex characteristics are more prevalent in the DED problem. Therefore, it is possible that computational methods may not yield a global extrema as many local extrema may be encountered, and, in this case, obtaining a truly optimal solution presents a challenge.\n\tTwo modern meta-heuristic optimization algorithms are utilized to solve the DED problem. The artificial bee colony (ABC) algorithm is a recently introduced population-based algorithm motivated by the intelligent foraging behaviour of the honeybee swarm. This thesis proposes a novel meta-heuristic optimization algorithm inspired by the intelligent behaviour or survival instincts of a sensory-deprived human being. The sensory-deprived optimization algorithm (SDOA) uses the exploration and exploitation processes simultaneously and distinctly from other algorithms. After solving different benchmark optimization functions, the SDOA efficiency is evident with results that outperform or match those attained by other well-known methods.\n\tTo enhance the utilized algorithmsâ performances in solving the dynamic economic and emission dispatch problems, a new constrained search-tactic is offered. Two groups of test cases are used to validate the effectiveness of the proposed algorithms. The first one is designated to solve the single objective function scenario and to verify the presented constrained search-tactic. The second group focuses on the multiple objective functionsâ scenario as well as an attempt to integrate a renewable source and analyze its impact. The outcomes of ABC and SDOA algorithms are compared with those of other older and known methods. The promising results in both utilized algorithms show great potential that can be employed in several electric power system optimization areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».