Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 9

Economic Load Dispatch Problem Solution Based on Linear Variational Inequalities-dynamic Neural Network

Rozwiązanie problemu dyspozytorskiego obciążenia ekonomicznego w oparciu o liniowe nierówności wariacyjne – dynamiczna sieć neuronowa

10.15199/48.2024.09.05

nr katalogowy: 150344
10.15199/48.2024.09.05

Streszczenie

This paper introduces a solution of the economic load dispatch (ELD) problem using linear variational inequalities (LVI) dynamic neural network (LVI-DNN). This technique guarantees the global optimality of the solution and fast convergence, so that it can be employed in large on-line power systems where variations in load are quite frequent. The new algorithm is applied and tested to an example from the literature and the solution is then compared with that obtained by some other techniques to prove the superiority and effectiveness of the proposed algorithm.

Abstract

W artykule przedstawiono rozwiązanie problemu ekonomicznego rozłożenia obciążenia (ELD) z wykorzystaniem dynamicznej sieci neuronowej LVI-DNN z wykorzystaniem liniowych nierówności wariacyjnych (LVI). Technika ta gwarantuje globalną optymalność rozwiązania i szybką konwergencję, dzięki czemu może być stosowana w dużych systemach elektroenergetycznych on-line, gdzie wahania obciążenia są dość częste. Nowy algorytm jest stosowany i testowany na przykładzie z literatury, a następnie rozwiązanie jest porównywane z rozwiązaniem uzyskanym innymi technikami, aby wykazać wyższość i skuteczność proponowanego algorytmu.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Zhu J. Optimization of Power System Operation. IEEE Press Series on Power Engineering. Wiley, 2015.
[2] Chen C., Qu L., Tseng M.-L., Li L., Chen C.-C., Lim M.K. Reducing fuel cost and enhancing the resource utilization rate in energy economic load dispatch problem. J. Clean. Prod., vol. 364, 2022.
[3] 5. Huneault M., Galiana F.D. A survey of the optimal power flow literature. IEEE Trans. Power Syst. vol. 6, pp. 762-770, 1991.
[4] Lee K., El-Sharkawi M. Modern Heuristic Optimization Techniques: Theory and Applications to Power Systems. IEEE Press Series on Power Engineering. Wiley, 2008.
[5] Si Tayeb A., Bouzeboudja H. Application of a New Meta heuristic Algorithm using Egyptian Vulture Optimization for Economic Load Dispatch. Przeglad Elektrotechniczny (Electrical Review), vol. 95, no. 6, pp. 56-65, 2019.
[6] Lee K.Y., Sode-Yome A., Park J.H. Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch, IEEE Trans. Power Syst. vol. 13, no. 2, pp. 519-525, 1998.
[7] Yalcinoz T., Altun H. Comparison of simulation algorithms for the Hopfield neural network: An application of economic dispatch, Turk J. Elec. Eng., vol.8, no. 1, pp. 67-80, 2000.
[8] Aravindhababu P., Nayar K.R. Economic dispatch based on optimal lambda using radial basis function network. Elec. Power Energy Syst., vol. 24, pp. 551-556, 2002.
[9] Naresh R., Dubey J., Sharma J.D. Two-phase neural network based framework for modelling of constrained economic load dispatch. IEE Proceedings Generation, Transmission and Distribution, vol. 151, no. 3, pp. 373-380, 2004.
[10] Benhamida F., Bendaoud A., Medles K., Tilmatine A., Dynamic Economic Dispatch Solution with Practical Constraints Using a Recurrent neural network. Przeglad Elektrotechniczny (Electrical Review), vol. 87, no. 8, pp. 149-153, 2011.
[11] Kim M-J. Kim T-S., Flores R.J., Brouwer J. Neural-network based optimization for economic dispatch of combined heat and power systems. Applied Energy, vol. 265, no. 1, 2020.
[12] Nangia U., Jain N., Rastogi P., Malik R., Jain P. Artificial neural network algorithms for the optimum solution of economic load dispatch problem. Int. Conf. on Communication, Control and Information Sciences (ICCISc), Idukki, India, 2021, pp. 1-6.
[13] Kennedy M.P., Chua L. O. Neural networks for nonlinear programming. IEEE Trans. Circuits Syst., vol. 35, pp. 554-562, 1988.
[14] Zhang S., Constantinides A.G. Lagrange programming neural networks. IEEE Trans. Circuits Syst., vol. 39, pp. 441-452, July 1992.
[15] Xia Y., Feng G., Wang J. A primal-dual neural network for online resolving constrained kinematic redundancy in robot motion control. IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B, 35, 1, 54 64, 2005.
[16] Zhang Y., Wang J. A dual neural network for convex quadratic programming subject to linear equality and inequality constraints. Physics Letters A, 298, 271–278, 2002.
[17] Xia Y. S., Wang J. A generl projection neural network for solving monotone variational inequality and related optimization problems, IEEE Trans. Neural Networks, vol. 15, pp. 318-328, Mar. 2004.
[18] Wu H., Shi R., Qin L., Tao F., He L. A Nonlinear projection neural network for solving Interval quadratic Programming problems. .Mathematical Problems in Engineering, vol. 2010, pp. 1-13. doi:10.1155/2010/403749 Bazaraa M.S., Sherali H.D., Shetty C.M. Nonlinear programming- Theory and algorithms. New York: Wiley, 1993.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-9 , nr katalogowy 150344 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-9 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-9

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma