Penentuan Lokasi dan Kapasitas Optimal SVC (Static VAR Compensator) untuk Meningkatkan Keamanan Tegangan

Tujuan dari sistem transmisi adalah menyalurkan daya listrik dari pusat pembangkit ke pusat beban secara aman, efisien, handal dan ekonomis. Agar Penyediaan tenaga listrik dapat dilakukan dengan baik sistem tenaga listrik perlu memenuhi beberapa persyaratan diantaranya tegangan dan frekuensi yang stabil. Gangguan pada saluran transmisi dapat menyebabkan overload pada saluran, overvoltage dan undervoltage pada bus yang dapat mengancam keamanan dari sistem tenaga listrik. Dampak dari kontingensi pada tiap elemen sistem bermacam-macam. Voltage performance index adalah salah satu index yang dapat digunakan untuk  menentukan tingkat kontingensi pada tiap saluran transmisi. Pada tugas akhir ini analisis kontingensi diterapkan pada saluran 500 KV Jawa-Bali untuk menentukan tingkat keparahan kontingensi dan untuk mengevaluasi dampak dari kontingensi terhadap sistem.Static VAR Compensator (SVC) merupakan FACTS device yang dipasang secara shunt pada bus untuk memperbaiki profil tegangan pada kasus kontingensi terburuk. Penempatan FACTS device yang kurang optimal tidak mampu memperbaiki profil tegangan akibat kontingensi, sehingga pada tugas akhir ini  akan dilakukan optimasi penempatan dan penentuan kapasitas SVC menggunakan Voltage Performance Index dan Quantum Swarm Evolutionary Algorithm (QSEA)

Parallel Acceleration and Improvement of Gravitational Field Optimization Algorithm

The Gravitational Field Algorithm, a modern optimization algorithm, mainly simulates celestial mechanics and is derived from the Solar Nebular Disk Model (SNDM). It simulates the process of planetary formation to search for the optimal solution. Although this optimization algorithm has more advantages than other optimization algorithms in multi-peak optimization problems, it still has the shortcoming of long computation time when dealing with large-scale datasets or solving complex problems. Therefore, it is necessary to improve the efficiency of the Gravitational Field Algorithm (GFA). In this paper, an optimization method based on multi-population parallel is proposed to accelerate the Gravitational Field Algorithm. With the help of the parallel mechanism in MATLAB, the algorithm execution speed will be improved by using the parallel computing mode of multi-core CPU. In addition, this paper also improves the absorption operation strategy. By comparing the experimental results of eight classical unconstrained optimization problems, it is shown that the computational efficiency of this method is improved compared with the original Gravitational Field Algorithm, and the algorithm accuracy has also been slightly improved

SAR IMAGE COMPRESSION USING ADAPTIVE DIFFERENTIAL EVOLUTION AND PATTERN SEARCH BASED K-MEANS VECTOR QUANTIZATION

A novel Vector Quantization (VQ) technique for encoding the Bi-orthogonal wavelet decomposed image using hybrid Adaptive Differential Evolution (ADE) and a Pattern Search optimization algorithm (hADEPS) is proposed. ADE is a modified version of Differential Evolution (DE) in which mutation operation is made adaptive based on the ascending/descending objective function or fitness value and tested on twelve numerical benchmark functions and the results are compared and proved better than Genetic Algorithm (GA), ordinary DE and FA. ADE is a global optimizer which explore the global search space and PS is local optimizer which exploit a local search space, so ADE is hybridized with PS. In the proposed VQ, in a codebook of codewords, 62.5% of codewords are assigned and optimized for the approximation coefficients and the remaining 37.5% are equally assigned to horizontal, vertical and diagonal coefficients. The superiority of proposed hybrid Adaptive Differential Evolution and Pattern Search (hADE-PS) optimized vector quantization over DE is demonstrated. The proposed technique is compared with DE based VQ and ADE based quantization and with standard LBG algorithm. Results show higher Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similiraty Index Measure (SSIM) indicating better reconstruction

Perbaikan Regulasi Tegangan Pada Jaringan Distribusi Menggunakan Solid-State Tap Changer Berbasis Geographical Information System (GIS)

Peningkatan kebutuhan daya listrik pada saat ini membuat sistem distribusi menjadi semakin luas dan semakin kompleks. Hal ini mengakibatkan munculnya permasalahan seperti regulasi tegangan yang berada di luar batas toleransi dan rugi daya yang semakin besar. Untuk menjaga agar regulasi tegangan masih dalam batas yang telah ditentukan, dapat dilakukan aplikasi Solid-State On-Load Tap Changer. Pemasangan Solid-State OLTC dapat memperbaiki regulasi tegangan dan penentuan lokasi Solid-State OLTC yang tepat dapat membantu mengurangi rugi daya saluran. Power Loss Index (PLI) dan Quantum Swarm Evolutionary Algorithm (QSE) digunakan sebagai metode untuk menentukan jumlah, lokasi, dan tap position dari Solid-State OLTC. Metode yang direkomendasikan diaplikasikan ke sistem distribusi radial IEEE 33 bus dan sistem distribusi radial kota Surabaya pada penyulang Basuki Rahmat. Berdasarkan yang telah dipaparkan di atas, maka dirancang sebuah simulator penentuan lokasi dan optimal tap position Solid-State OLTC untuk memperbaiki regulasi tegangan dengan mempertimbangkan rugi daya saluran. Penelitian ini berbasis Geographical Information System (GIS). Dengan terintegrasinya GIS diharapkan dalam penentuan lokasi diperoleh lokasi secara geografis sehingga sesuai dengan kondisi yang ada di lapangan. ========================================================================================================== The increasing demand for electrical power at this time makes the distribution system becomes increasing widespread and complex. This causes problems such as voltage regulation beyond tolerable operating limits and increased power losses. To keep the voltage regulation within tolerable operating limits, Solid-State On-Load Tap Changer application can be performed. Solid-State OLTC are to be placed at the optimal location to reduce the power losses and the installation of Solid-State OLTC with optimal tap setting to improve voltage regulation. Power Loss Index (PLI) and Quantum Swarm Evolutionary Algorithm (QSE) are utilized as methods to determine the number, location, and tap position of Solid-State OLTC. The proposed method is examined for IEEE 33-bus radial distribution network and Surabaya radial distribution network on Basuki Rahmat feeder. Based on the above, it is designed a simulator for determining location and optimum tap position Solid-State OLTC to improve voltage regulation by considering the power losses. This research is based on Geographical Information System (GIS). With the integration of GIS is expected in determining the location obtained geographically so that the location in accordance with existing conditions in the field

Penentuan Lokasi dan Kapasitas Optimal SVC (Static VAR Compensator) untuk Meningkatkan Keamanan Tegangan

Tujuan dari sistem transmisi adalah menyalurkan daya listrik dari pusat pembangkit ke pusat beban secara aman, efisien, handal dan ekonomis. Agar Penyediaan tenaga listrik dapat dilakukan dengan baik sistem tenaga listrik perlu memenuhi beberapa persyaratan diantaranya tegangan dan frekuensi yang stabil. Gangguan pada saluran transmisi dapat menyebabkan overload pada saluran, overvoltage dan undervoltage pada bus yang dapat mengancam keamanan dari sistem tenaga listrik. Dampak dari kontingensi pada tiap elemen sistem bermacam-macam. Voltage performance index adalah salah satu index yang dapat digunakan untuk menentukan tingkat kontingensi pada tiap saluran transmisi. Pada tugas akhir ini analisis kontingensi diterapkan pada saluran 500 KV Jawa-Bali untuk menentukan tingkat keparahan kontingensi dan untuk mengevaluasi dampak dari kontingensi terhadap sistem. Static VAR Compensator (SVC) merupakan FACTS device yang dipasang secara shunt pada bus untuk memperbaiki profil tegangan pada kasus kontingensi terburuk. Penempatan FACTS device yang kurang optimal tidak mampu memperbaiki profil tegangan akibat kontingensi, sehingga pada tugas akhir ini akan dilakukan optimasi penempatan dan penentuan kapasitas SVC menggunakan Voltage Performance Index dan Quantum Swarm Evolutionary Algorithm (QSEA). ================================================================================================================== The purpose of the transmission system is to channel electrical power from the center of the plant to the load center safely, efficiently, reliably and economically. In order to Provision of electric power can be done well the power system needs to meet some requirements such as voltage and frequency is stable. Disturbance on the transmission line may cause overload of the channel, overvoltage and undervoltage on the bus which may threaten the safety of the power system. The impact of contingency on each system element varies. Voltage performance index is one index that can be used to determine the contingency level on each transmission line. In this final project contingency analysis is applied to the Java-Bali 500 KV channel to determine contingency severity and to evaluate the impact of contingency on the system. Static VAR Compensator (SVC) is a shunt-mounted FACTS device on a bus to fix the voltage profile in the worst case of contingency. Non-optimal FACTS device placement can not improve the voltage profile due to contingency, so in this final assignment will be done placement optimization and SVC capacity determination using Voltage Performance Index and Quantum Swarm Evolutionary Algorithm (QSEA)

Discrete particle swarm optimization for combinatorial problems with innovative applications.

Master of Science in Computer Science. University of KwaZulu-Natal, Durban 2016.Abstract available in PDF file

Traveling Salesman Problem

This book is a collection of current research in the application of evolutionary algorithms and other optimal algorithms to solving the TSP problem. It brings together researchers with applications in Artificial Immune Systems, Genetic Algorithms, Neural Networks and Differential Evolution Algorithm. Hybrid systems, like Fuzzy Maps, Chaotic Maps and Parallelized TSP are also presented. Most importantly, this book presents both theoretical as well as practical applications of TSP, which will be a vital tool for researchers and graduate entry students in the field of applied Mathematics, Computing Science and Engineering

Técnicas de soft-computing para el desarrollo de redes de acceso móvil con control de polución electromagnética

Este trabajo de Tesis Doctoral estudia el problema del despliegue de redes móviles (Mobile Network Deployment Problem o MNDP), orientado a la localización de estaciones base en una red de telecomunicación GSM. Tradicionalmente, este problema de optimización consiste en hallar una solución tal que, con el mínimo coste económico de la red, asegure un grado de servicio mínimo en la zona. Así la función de evaluación maneja dos variables: el coste y el grado de cobertura de la red en el área de estudio. Una de las aportaciones de este trabajo es la incorporación de una nueva variable a dicha función: la radiación electromagnética sobre el terreno en el que opera la red. Existen numerosos estudios que abordan el problema a partir del coste y el grado de servicio, sin embargo no hemos encontrado investigaciones que persigan minimizar la cantidad de radiación emitida por las estaciones base. La sociedad actual mantiene cierta aversión a la radiación que emiten los equipos de telefonía móvil. De este sentimiento surge la idea de incorporar el parámetro de polución electromagnética al problema de optimización MNDP. El problema se aborda mediante métodos metaheurísticos de optimización: un algoritmo evolutivo tradicional, y un novedoso algoritmo recientemente publicado, el Coral Reefs Optimization (CRO). Este último es un algoritmo bio-inspirado que se basa en la simulación de los procesos que de los arrecifes de coral. Los resultados obtenidos de la aplicación de ambas metodologías al problema MNDP han sido comparados con otros tres algoritmos metaheurísticos con la misma función de evaluación. Estos son: el algoritmo Particle Swarm Optimization, el Harmony Search y un algoritmo tipo greedy. Los experimentos realizados sitúan, de manera ampliamente diferenciada, el algoritmo CRO como el más apropiado para resolver el problema MNDP