1 research outputs found

    SLIME MOULD ALGORITHM FOR PRACTICAL OPTIMAL POWER FLOW SOLUTIONS INCORPORATING STOCHASTIC WIND POWER AND STATIC VAR COMPENSATOR DEVICE

    Get PDF
    Purpose. This paper proposes the application procedure of a new metaheuristic technique in a practical electrical power system to solve optimal power flow problems, this technique namely the slime mould algorithm (SMA) which is inspired by the swarming behavior and morphology of slime mould in nature. This study aims to test and verify the effectiveness of the proposed algorithm to get good solutions for optimal power flow problems by incorporating stochastic wind power generation and static VAR compensators devices. In this context, different cases are considered in order to minimize the total generation cost, reduction of active power losses as well as improving voltage profile. Methodology. The objective function of our problem is considered to be the minimum the total costs of conventional power generation and stochastic wind power generation with satisfying the power system constraints. The stochastic wind power function considers the penalty cost due to the underestimation and the reserve cost due to the overestimation of available wind power. In this work, the function of Weibull probability density is used to model and characterize the distributions of wind speed. Practical value. The proposed algorithm was examined on the IEEE-30 bus system and a large Algerian electrical test system with 114 buses. In the cases with the objective is to minimize the conventional power generation, the achieved results in both of the testing power systems showed that the slime mould algorithm performs better than other existing optimization techniques. Additionally, the achieved results with incorporating the wind power and static VAR compensator devices illustrate the effectiveness and performances of the proposed algorithm compared to the ant lion optimizer algorithm in terms of convergence to the global optimal solution.Мета. У статті пропонується процедура застосування нового метаеврістіческого методу в реальній електроенергетичній системі для розв’язання задач оптимального потоку енергії, а саме алгоритму слизової цвілі, який заснований на поведінці рою і морфології слизової цвілі в природі. Дане дослідження спрямоване на тестування і перевірку ефективності запропонованого алгоритму для отримання хороших рішень для проблем оптимального потоку потужності шляхом включення пристроїв стохастичною вітрової генерації і статичних компенсаторів VAR. У зв'язку з цим, розглядаються різні випадки, щоб мінімізувати загальну вартість генерації, знизити втрати активної потужності і поліпшити профіль напруги. Методологія. В якості цільової функції завдання розглядається мінімальна сукупна вартість традиційної генерації електроенергії і стохастичної вітрової генерації при задоволенні обмежень енергосистеми. Стохастична функція енергії вітру враховує величини штрафів через недооцінку і резервні витрати через завищену оцінку доступної вітрової енергії. У даній роботі функція щільності ймовірності Вейбулла використовується для моделювання і характеристики розподілів швидкості вітру. Практична цінність. Запропонований алгоритм був перевірений на системі шин IEEE-30 і великий алжирської тестовій енергосистемі зі 114 шинами. У випадках, коли мета полягає в тому, щоб звести до мінімуму традиційне вироблення електроенергії, досягнуті результати в обох тестових енергосистемах показали, що алгоритм слизової цвілі функціонує краще, ніж інші існуючі методи оптимізації. Крім того, досягнуті результати з використанням вітрової енергії і статичного компенсатора VAR ілюструють ефективність і продуктивність запропонованого алгоритму в порівнянні з алгоритмом оптимізатора мурашиних левів з точки зору збіжності до глобального оптимального рішення
    corecore