This Paper presents a new algorithm to solve Dynamic Economic Dispatch problem. Proposed algorithm is composed of two computational modules; one is dispatch, the other adjusting module. In the dispatch module based on the traditional Static Economic Dispatch method, the power dispatch of each unit is calculated. And in case the results of dispatch module violate ramp rate constraints, Lagrange multipliers are adjusted in the adjusting module. Tests and computer results on test systems are given to show the efficiency of the proposed algorithm. (author). 11 refs., 6 figs., 4 tabs.
This paper presents an improved dynamic programming (IDP) approach to solve the economic power dispatch problem including transmission losses in power systems. A detailed mathematical derivation of recursive dynamic programming approach for the economic power dispatch problem with transmission losses is presented. The transmission losses are augmented with the objective function using price factor. The generalized expression for optimal scheduling of thermal generating units derived in this article can be implemented for the solution of the economic power dispatch problem of a large-scale system. Six-unit, fifteen-unit, and forty-unit sample systems with non-linear characteristics of the generator, such as ramp-rate limits and prohibited operating zones are considered to illustrate the effectiveness of the proposed method. The proposed method results have been compared with the results of genetic algorithm and particle swarm optimization methods reported in the literature. Test results show that the proposed IDP approach can obtain a higher quality solution with better performance.
The power of controlled generators in microgrids randomly fluctuate because of the stochastic volatility of the outputs of photovoltaic systems and wind turbines as well as the load demands. To address and dispatch these stochastic factors for daily operations, a dynamic economic dispatch model with the goal of minimizing the generation cost is established via chance-constrained programming. A Monte Carlo simulation combined with particle swarm optimization algorithm is employed to optimize the model. The simulation results show that both the objective function and constraint condition have been tightened and that the operation costs have increased. A higher stability of the system corresponds to the higher operation costs of controlled generators. These operation costs also increase along with the confidence levels for the objective function and constraints.
This paper presents the application of Differential Evolution (DE) algorithm to obtain a solution for Bid Based Dynamic Economic Dispatch (BBDED) problem including the transmission losses and to maximize the social profit in a deregulated power system. The IEEE-30 bus test system with six generators, two customers and two trading periods are considered under various bidding strategies in a day-ahead electricity market. By matching the bids received from supplying and distributing entities, the Independent System Operator (ISO) maximize the social profit, (with the choices available). The simulation results of DE are compared with the results of Particle swarm optimization (PSO). The results demonstrate the potential of DE algorithm and show its effectiveness to solve BBDED.
A dynamic economic dispatch and control method is proposed to minimize the overall generating cost for a stand-alone microgrid in DongAo Island, which is integrated with wind turbine generator, solar PV, diesel generator, battery storage, the seawater desalination system and the conventional loads. A new dispatching strategy is presented based on the ranking of component generation costs and two different control modes, in which diesel generator and battery storage alternate to act as the master power source to follow system power fluctuation. The optimal models and GA-based optimization process are given to minimize the overall system generating cost subject to the corresponding constraints and the proposed dispatch strategy. The effectiveness of the proposed method is verified in the stand-alone microgrid in DongAo Island, and the results provide a feasible theoretical and technical basis for optimal energy management and operation control of stand-alone microgrid.
본 논문은 동적 경제급전의 최적화 문제를 풀기 위해 교환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 발전단가 $C_i^{max}/P_i^{max}$가 비싼 발전기는 가동을 중지시키는 개념을 도입하여 총 요구량 $P_d$와 총 발전량 ${\Sigma}P_i$의 균형을 맞추었다. 다음으로 발전량을 $P_i=P_i{\pm}{\Delta}$, (${\Delta}$=1.0, 0.1, 0.01, 0.001)에 대해 $_{max}[F(P_i)-F(P_i-{\Delta})]$ > $_{min}[F(P_j+{\Delta})-F(P_j)]$, $i{\neq}j$이면 $P_i=P_i-{\Delta}$, $P_j=P_j+{\Delta}$로 발전량을 교환하는 방법을 적용하였다. 동적 경제급전 문제의 시험사례에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 휴리스틱 알고리즘 최적화 발전비용을 크기 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시켰다.
Optimal Power dispatch is the short-term decision of the optimal output of a number of power generation facilities, to meet the system demand, with the objective of Power dispatching at the lowest possible cost, subject to transmission lines power loss and operational constraints. The operational constraint includes power balance constraint, generator limit constraint, and emission dispatch constraint and valve point effects. In this paper, Opposition based Differential Evolution Algorithm (ODEA) has been proposed to handle the objective function and the operational constraints simultaneously. Furthermore, the valve point loading effects and transmission lines power loss are also considered for the efficient and effective Power dispatch. The ODEA has unique features such as self tuning of its control parameters, self acceleration and migration for searching. As a result, it requires very minimum executions compared with other searching strategies. The effectiveness of the algorithm has been validated through four standard test cases and compared with previous studies. The proposed method out performs the previous methods.
본 논문은 경제급전 최적화 문제에 개별 발전회사별로 독립적으로 경제급전을 수행하는 방법에 비해 중앙에서 통합하여 경제급전 최적화를 수행하는 경우가 보다 경제적임을 보였다. 이 경우에 적용된 알고리즘으로 밸브지점으로 발전량을 조절하는 균형방법을 수행한 후 발전량을 감소시킬 때의 비용 감소분과 증가시킬 때의 비용 증가분 차이로 발전량을 상호 교환하는 방법으로 최적화를 수행하였다. 10대, 13대과 40대-발전기를 독립적으로 운영하는 경우와 통합된 63대-발전기를 경제급전하는 경우를 비교한 결과 통합운영 방법이 독립적 경제급전에 비해 발전비용을 획기적으로 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시킬 수 있음을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권3호
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pp.403-410
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2009
The aim of this research is to develop the Bees Algorithm named 'the dynamic allocated Bees Algorithm' for multi-objective problem, especially in order to be suit for Pareto optimality. In addition two new neighbourhood search methods have been developed to produce enhanced solutions for a multi-objective problem named 'random selection neighbourhood search' and 'weighted sum neighbourhood search' and they were compared with the basic neighbourhood search in the dynamic allocated Bees Algorithm. They were successfully applied to an Environmental/Economic (electric power) dispatch (EED) problem and simulation results presented for the standard IEEE 30-bus system and they were compared to those obtained using other approaches. The comparison shows the superiority of the proposed dynamic allocated Bees Algorithms and confirms its suitability for solving the multi-objective EED problem.
This paper deals with the optimal dynamic dispatch problem owing to spinning-reserve and power-rate limits. Two computational modules are used in the solution of the problems. The first is an efficient dispatch module for the consideration of reasonable spinning-reserve requirements. The latter os the Lagrange multipliers adjusting module, which is satisfying the Kuhn-Tucker conditions for power-rate constraints. The proposed algorithm obtains very fast solution speed and maintains good accuracy from test examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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