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

Modelling and Optimization of Energy Efficient Assembly Line Balancing Using Modified Moth Flame Optimizer

Energy utilization is a global issue due to the reduction of fossil resources and also negative environmental effect. The assembly process in the manufacturing sector needs to move to a new dimension by taking into account energy utilization when designing the assembly line. Recently, researchers studied assembly line balancing (ALB) by considering energy utilization. However, the current works were limited to robotic assembly line problem. This work has proposed a model of energy efficient ALB (EE-ALB) and optimize the problem using a new modified moth flame optimizer (MMFO). The MMFO introduces the best flame concept to guide the global search direction. The proposed MMFO is tested by using 34 cases from benchmark problems. The numerical experiment results showed that the proposed MMFO, in general, is able to optimize the EE-ALB problem better compared to five comparison algorithms within reasonable computational time.  Statistical test indicated that the MMFO has a significant performance in 75% of the cases. The proposed model can be a guideline for manufacturer to set up a green assembly line in future

Modelling and optimization of energy efficient assemblyline balancing using modified moth flame optimizer

Energy utilization is a global issue due to the reduction of fossil resources and also negative environmental effect. The assembly process in the manufacturing sector needs to move to a new dimension by taking into account energy utilization when designing the assembly line. Recently, researchers studied assembly line balancing (ALB) by considering energy utilization. However, the current works were limited to robotic assembly line problem. This work has proposed a model of energy efficient ALB (EE-ALB) and optimize the problem using a new modified moth flame optimizer (MMFO). The MMFO introduces the best flame concept to guide the global search direction. The proposed MMFO is tested by using 34 cases from benchmark problems. The numerical experiment results showed that the proposed MMFO, in general, is able to optimize the EE-ALB problem better compared to five comparison algorithms within reasonable computational time. Statistical test indicated that the MMFO has a significant performance in 75% of the cases. The proposed model can be a guideline for manufacturer to set up a green assembly line in future