Transmission line planning using global best artificial bee colony method

Introduction. Network expansion, substation planning, generating expansion planning, and load forecasting are all aspects of modern power system planning. The aim of this work is to solve network planning considering both future demand and all equality and inequality constraints. The transmission network design problem for the 6-bus system is considered and addressed using the Global Best Artificial Bee Colony (GABC) method in this research. The program is written in the Matrix Laboratory in MATLAB environment using the proposed methodology. Novelty of the work consist in considering the behavior of bees to find food source in most optimized way in nature with feature of user based accuracy selection and speed of execution selection on any scale of the system to solve Transmission Lines Expansion Problem (TLEP). The proposed method is implemented on nonlinear mathematical function and TLEP function. When demand grows, the program output optimally distributes new links between new generation buses and old buses, determines the overall minimum cost of those links, and determines if those linkages should meet power system limits. Originality of the proposed method is that it eliminated the need of load shedding while planning the future demand with GABC method. Results are validated using load flow analysis in electrical transient analyzer program, demonstrating that artificial intelligence approaches are accurate and particularly effective in non-linear transmission network planning challenges. Practical value of the program is that it can use to execute cost oriented complex transmission planning decision.Вступ. Розширення мережі, планування підстанцій, планування розширення виробництва та прогнозування навантаження - все це аспекти планування сучасної енергосистеми. Мета цієї роботи полягає в тому, щоб вирішити мережеве планування з урахуванням як майбутнього попиту, так і всіх обмежень рівності та нерівності. У цьому дослідженні проблема проектування мережі передачі для системи з шістьма шинами розглядається і вирішується з використанням методу Global Best Artificial Bee Colony (GABC). Програма написана у Matrix Laboratory у середовищі MATLAB за запропонованою методикою. Новизна роботи полягає у розгляді поведінки бджіл для пошуку джерела їжі найбільш оптимальним способом у природі з можливістю вибору користувачем точності та вибору швидкості виконання у будь-якому масштабі системи для вирішення проблеми розширення ліній електропередачі (TLEP). Пропонований метод реалізований на нелінійній математичній функції та функції TLEP. Коли попит зростає, вихідні дані програми оптимально розподіляють нові з’єднання між шинами нового покоління та старими шинами, визначають загальну мінімальну вартість цих з’єднань та визначають, чи ці з’єднання повинні відповідати обмеженням енергосистеми. Оригінальність запропонованого методу полягає в тому, що він усунув необхідність скидання навантаження під час планування майбутнього попиту методом GABC. Результати підтверджуються за допомогою аналізу потоку навантаження у програмі аналізу перехідних процесів, демонструючи, що підходи штучного інтелекту точні та особливо ефективні під час вирішення завдань планування нелінійної мережі передачі. Практична цінність програми полягає в тому, що вона може бути використана для виконання економічно орієнтованого комплексного рішення щодо планування передачі

Economic and Emission Dispatch Pada Sistem Transmisi Jawa Bali 500 KV Berdasarkan RUPTL 2015-2024 Menggunakan Modified Artificial Bee Colony Algorithm

Biaya bahan bakar sebuah pembangkit termal merupakan fungsi beban pembangkit tersebut. Pada unit pembangkit termal pertambahan beban akan mendorong pertambahan jumlah bahan bakar per satuan waktu dan pada akhirnya akan meningkatkan pertambahan biaya per satuan waktu. Selain itu, beban listrik merupakan fungsi biaya pembangkitan, maka perlu dicari solusi untuk mengoperasikan unit-unit pembangkit secara optimum dengan menekan biaya bahan bakar seminimum mungkin namun tetap memperhatikan constraint operasional. Selain itu, tiap pembangkit thermal yang beroperasi menghasilkan emisi seperti Nitrogen oksida (NOx). Dengan demikian perlu adanya minimalisasi emisi yang dihasilkan oleh tiap pembangkit. Penggabungan kedua permasalahan di atas disebut dengan economic and emission dispatch. Pada tugas akhir ini menggunakan kasus kelistrikan pada sistem transmisi jawa Bali 500 kV. Pada penelitian ini diaplikasikan Modified Artificial Bee Colony Algorithm (MABCA) untuk menghitung economic and emission dispatch. Simulasi dilakukan dengan menggunakan faktor pembobotan dan diketahui bahwa Pada kondisi W1=1 dan W2=0, maka biaya pembangkitan memiliki nilai yang paling murah namun memiliki emisi yang paling tinggi. Jika W1=0.5 dan W2=0.5, maka biaya pembangkitan dan emisi akan sama-sama diprioritaskan. Jika W1=0 dan W2=1, maka biaya pembangkitan akan menyentuh harga termahal, namun memiliki emisi yang minimum

Improving Artificial Bee Colony Algorithm with Evolutionary Operators

In this paper, we analyze the effect of replacing the method to create new solutions in artificial bee colony algorithm by recombination operators. Since the original method is similar to the recombination process used in evolutionary algorithms. For that purpose, we present a systematic investigation of the effect of using six different recombination operators for real-coded representations at the employed bee step. All analysis is carried out using well known test problems. The experimental results suggest that the method to generate a new candidate food position plays an important role in the performance of the algorithm.Eje: XVIII Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Risk Control for Synchronizing a New Economic Model

Risk analysis in control problems is a critical but often overlooked issue in this research area. The main goal of this analysis is to assess the reliability of designed controllers and their impact on applied systems. The chaotic behavior of fractional-order economical systems has been extensively investigated in previous studies, leading to advancements in such systems. However, this chaotic behavior poses unpredictable risks to the economic system. This paper specifically investigates the reliability and risk analysis of chaotic fractional-order systems synchronization. Furthermore, we present a technique as a new mechanism to evaluate controller performance in the presence of obvious effects. Through a series of simulation studies, the reliability and risk associated with the proposed controllers are illustrated. Ultimately, we show that the suggested technique effectively reduces the risks associated with designed controllers

A hybrid swarm-based algorithm for single-objective optimization problems involving high-cost analyses

In many technical fields, single-objective optimization procedures in continuous domains involve expensive numerical simulations. In this context, an improvement of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm, called the Artificial super-Bee enhanced Colony (AsBeC), is presented. AsBeC is designed to provide fast convergence speed, high solution accuracy and robust performance over a wide range of problems. It implements enhancements of the ABC structure and hybridizations with interpolation strategies. The latter are inspired by the quadratic trust region approach for local investigation and by an efficient global optimizer for separable problems. Each modification and their combined effects are studied with appropriate metrics on a numerical benchmark, which is also used for comparing AsBeC with some effective ABC variants and other derivative-free algorithms. In addition, the presented algorithm is validated on two recent benchmarks adopted for competitions in international conferences. Results show remarkable competitiveness and robustness for AsBeC.Comment: 19 pages, 4 figures, Springer Swarm Intelligenc

Optimización a gran escala usando metaheurísticas

Este proyecto de investigación se enfoca en la resolución de problemas de optimización a gran escala utilizando nuevas técnicas metaheurísticas, así como también su hibridación con las ya existentes. Una de las líneas de investigación analiza el efecto de reemplazar el método para crear nuevas soluciones en el algoritmo artificial bee colony por operadores de recombinación. Otra de las líneas de investigación se enfoca en la resolución del problema flexible job shop scheduling (NP-hard), presente en ambientes fabriles, porque tiene que asignar cada operación a la máquina apropiada además de secuenciar las operaciones en las máquinas. Debido a esta complejidad, las metaheurísticas se convirtieron en la mejor opción para resolver en la práctica este problema. Una tercera línea de investigación apunta a la resolución del problema de diseño de redes de distribución de agua, mediante el uso de metaheurísticas como Simulated Annealing y Cuckoo Search. Por último, una línea de investigación se orienta a la utilización de la metaheurística basada en la migración de las aves en el problema de ruteo vehicular con capacidad, el cual es reconocido por su incidencia en el mundo de los negocios y por la dificultad para resolverlo.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Optimización a gran escala usando metaheurísticas

Este proyecto de investigación se enfoca en la resolución de problemas de optimización a gran escala utilizando nuevas técnicas metaheurísticas, así como también su hibridación con las ya existentes. Una de las líneas de investigación analiza el efecto de reemplazar el método para crear nuevas soluciones en el algoritmo artificial bee colony por operadores de recombinación. Otra de las líneas de investigación se enfoca en la resolución del problema flexible job shop scheduling (NP-hard), presente en ambientes fabriles, porque tiene que asignar cada operación a la máquina apropiada además de secuenciar las operaciones en las máquinas. Debido a esta complejidad, las metaheurísticas se convirtieron en la mejor opción para resolver en la práctica este problema. Una tercera línea de investigación apunta a la resolución del problema de diseño de redes de distribución de agua, mediante el uso de metaheurísticas como Simulated Annealing y Cuckoo Search. Por último, una línea de investigación se orienta a la utilización de la metaheurística basada en la migración de las aves en el problema de ruteo vehicular con capacidad, el cual es reconocido por su incidencia en el mundo de los negocios y por la dificultad para resolverlo.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Economic and Emission Dispatch Pada Sistem Transmisi Jawa Bali 500 kV Berdasarkan RUPTL 2015-2024 Menggunakan Modified Artificial Bee Colony Algorithm

Biaya bahan bakar sebuah pembangkit termal merupakan fungsi beban pembangkit tersebut. Pada unit pembangkit termal pertambahan beban akan mendorong pertambahan jumlah bahan bakar per satuan waktu dan pada akhirnya akan meningkatkan pertambahan biaya per satuan waktu. Selain itu, beban listrik merupakan fungsi biaya pembangkitan, maka perlu dicari solusi untuk mengoperasikan unit-unit pembangkit secara optimum dengan menekan biaya bahan bakar seminimum mungkin namun tetap memperhatikan constraint operasional. Selain itu, tiap pembangkit thermal yang beroperasi menghasilkan emisi seperti Nitrogen oksida (NOx). Dengan demikian perlu adanya minimalisasi emisi yang dihasilkan oleh tiap pembangkit. Penggabungan kedua permasalahan di atas disebut dengan economic and emission dispatch. Pada tugas akhir ini menggunakan kasus kelistrikan pada sistem transmisi jawa bali 500 kV. Pada penelitian ini diaplikasikan Modified Artificial Bee Colony Algorithm (MABCA) untuk menghitung economic and emission dispatch. Simulasi dilakukan dengan menggunakan faktor pembobotan dan diketahui bahwa Pada kondisi W1=1 dan W2=0, maka biaya pembangkitan memiliki nilai yang paling murah namun memiliki emisi yang paling tinggi. Jika W1=0.5 dan W2=0.5, maka biaya pembangkitan dan emisi akan sama-sama diprioritaskan. Jika W1=0 dan W2=1, maka biaya pembangkitan akan menyentuh harga termahal, namun memiliki emisi yang minimum

Enhanced artificial bee colony-least squares support vector machines algorithm for time series prediction

Over the past decades, the Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) has been widely utilized in prediction task of various application domains. Nevertheless, existing literature showed that the capability of LSSVM is highly dependent on the value of its hyper-parameters, namely regularization parameter and kernel parameter, where this would greatly affect the generalization of LSSVM in prediction task. This study proposed a hybrid algorithm, based on Artificial Bee Colony (ABC) and LSSVM, that consists of three algorithms; ABC-LSSVM, lvABC-LSSVM and cmABC-LSSVM. The lvABC algorithm is introduced to overcome the local optima problem by enriching the searching behaviour using Levy mutation. On the other hand, the cmABC algorithm that incorporates conventional mutation addresses the over- fitting or under-fitting problem. The combination of lvABC and cmABC algorithm, which is later introduced as Enhanced Artificial Bee Colony–Least Squares Support Vector Machine (eABC-LSSVM), is realized in prediction of non renewable natural resources commodity price. Upon the completion of data collection and data pre processing, the eABC-LSSVM algorithm is designed and developed. The predictability of eABC-LSSVM is measured based on five statistical metrics which include Mean Absolute Percentage Error (MAPE), prediction accuracy, symmetric MAPE (sMAPE), Root Mean Square Percentage Error (RMSPE) and Theils’ U. Results showed that the eABC-LSSVM possess lower prediction error rate as compared to eight hybridization models of LSSVM and Evolutionary Computation (EC) algorithms. In addition, the proposed algorithm is compared to single prediction techniques, namely, Support Vector Machines (SVM) and Back Propagation Neural Network (BPNN). In general, the eABC-LSSVM produced more than 90% prediction accuracy. This indicates that the proposed eABC-LSSVM is capable of solving optimization problem, specifically in the prediction task. The eABC-LSSVM is hoped to be useful to investors and commodities traders in planning their investment and projecting their profit