МОДИФІКАЦІЯ АЛГОРИТМУ ВОВЧОЇ ЗГРАЇ ДЛЯ ЗАДАЧІ ДИНАМІЧНОГО РОЗПОДІЛУ НАВАНТАЖЕННЯ
Анотація
Проведено аналіз існуючі модифікації алгоритму вовчої зграї. Розроблено алгоритм вовчої зграї та модифікований алгоритм вовчої зграї для знаходження ефективного розв’язку задачі динамітного розподілу навантаження для замкнутої енергетичної системи, що складається із електростанцій та споживачів. Основною особливістю задачі є зміна попиту на електроенергію протягом дня. Описано перехід від задачі із обмеженнями, що характеризують фізичні та експлуатаційні характеристики електростанцій, до задачі без обмежень із використанням функцій штрафів. Проведено ряд експериментів із використанням розроблених алгоритмів та виконано аналіз отриманих результатів.
Ключові слова: динамічний розподіл навантаження, алгоритм вовчої зграї, модифікація алгоритму вовчої зграї, ройовий інтелект, електроенергетика.
Бабич С. А. Модификации алгоритма волчьей стаи для задачи динамического распределения нагрузки / Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»
Проведен анализ существующих модификации алгоритма волчьей стаи. Разработан алгоритм волчьей стаи и модифицированный алгоритм волчьей стаи для нахождения эффективного решения задачи динамитного распределения нагрузки для замкнутой энергетической системы, состоящей из электростанций и потребителей. Основной особенностью задачи является изменение спроса на электроэнергию в течение дня. Описаны переход от задачи с ограничениями, характеризующие физические и эксплуатационные характеристики электростанций, в задачи без ограничений с использованием функций штрафов. Проведен ряд экспериментов с использованием разработанных алгоритмов и выполнен анализ полученных результатов.
Ключевые слова: динамическое распределение нагрузки, алгоритм волчьей стаи, метод роя частиц, роевой интеллект, электроэнергетика.
S. Babych Improved Grey Wolf Optimization for Economic Load Dispatch Problem / National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”
The analysis of existing modifications of the grey wolf optimizer algorithms is carried out. The grey wolf optimizer and improved Grey Wolf Optimization is developed to solving the dynamic load dispatch problem for an isolated power system consisting of power stations and consumers are considered. The distinction of this task is moving during day power demand. The transition from a problem with constraints characterizing the physical and operational properties of power generators to a problem without ones but with the use of fines functions is described. A set of experiments are conducted on the use of developed algorithms and analysis of the obtained results is given.
Keywords: dynamic load dispatch, grey wolf optimizer, improved grey wolf optimizer, swarm intelligence, electric power industry.
Повний текст:
PDFПосилання
Bonabeau E. Swarm intelligence: from natural to artificial systems / E. Bonabeau, M. Dorigo, G. Theraulaz // OUP USA. – 1999. – P. 33-61.
Dorigo M. Ant colony optimization / M. Dorigo, M. Birattari, T. Stutzle // Computational Intelligence Magazine. – 2006. – V. 1. – P. 28- 39.
Kennedy J. Particle swarm optimization / J. Kennedy, R. Eberhart // IEEE International Conference. – 1995. – P. 1942-1948.
Mirjalili S. Grey Wolf Optimizer / S. Mirjalili, M. Mirjalili, A. Lewis // Advances in Engineering Software. – 2014. –V. 69. – P. 46-61.
Mirjalili S. How effective is the Grey Wolf optimizer in training multi-layer perceptrons / S. Mirjalili // The International Journal of Artificial Intelligence, Neural Networks, and Complex Problem-Solving Technologies. – 2015. – № 43. – P. 645.
Pradhan M. Grey Wolf Optimization applied to economic load dispatch problems / M. Pradhan, P. Kumar Roy, T. Paul // Electrical Power and Energy Systems. – 2016. – V. 83. – P. 325-334.
Prashar S. Formulation of improved grey wolf optimization methodology for EELD problem / S. Prashar // International Journal of Science Technology and Engineering – 2016. – V.4. – № 5. – P. 23-31.
Balamurugan R. An Improved Differential Evolution Based Dynamic Economic Dispatch with Nonsmooth Fuel Cost Function / R. Balamurugan, S. Subramanian // Electrical Systems. – 2007. – № 3. – P. 151-161.
Muro C. Wolf-pack (Canis lupus) hunting strategies emerge from simple rules in computational simulations / C. Muro, R. Escobedo, L. Spector, R. Coppinger // Behav Process. – 2011. – № 88. – P. 192.
Kennedy J. Particle Swarm Optimization / J. Kennedy // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. – 1995. – P. 1942-1948.
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна.