[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 13، شماره 1 - ( 2-1403 ) ::
جلد 13 شماره 1 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
بازآرایی با رویکرد چند هدفه در شبکه های توزیع با استفاده از الگوریتم بهینه سازی MOEA/D و تکنیک تصمیم گیری چندمعیاره
محمود زاده باقری*1 ، امید خانزاده2
1- دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه آزاداسلامی واحد یاسوج- یاسوج- ایران
2- دانشگاه آزاد اسلامی واحد گچساران
چکیده:   (1438 مشاهده)

شبکه توزیع انرژی آخرین رابط بین تولید و مصرف کننده می باشد. لذا به نظر می رسد که دارای اهمیت فراوانی باشد. روش های متعددی برای بهبود کارایی شبکه توزیع ایجاد شده است. یکی از اساسی ترین و رایج ترین روش ها برای افزایش ظرفیت عملکرد شبکه توزیع، مسئله تجدید پیکربندی شبکه توزیع می باشد. تجدید پیکربندی، یکی از اساسی‌ترین و باصرفه‌ترین راه‌حل‌های موجود جهت کاهش تلفات شبکه توزیع می‌باشد. تجدید پیکربندی شبکه های توزیع در واقع یک مسئله بهینه سازی است که در آن سعی  می شود تا با استفاده از کلیدهای موجود در شبکه، آرایش بهینه ای برای شبکه توزیع حاصل شود که در نتیجه تابع هدف خاصی بهینه شود. در این مقاله به بررسی موضوع تجدید پیکر بندی در شبکه های توزیع پرداخته خواهد شد. این موضوع با دو رویکرد کاهش تلفات اکتیو سیستم توزیع و بهبود پروفیل ولتاژ مورد بررسی قرار خواهد گرفت. این مسئله بهینه سازی به دو صورت تک هدفه و چند هدفه بررسی می شود. در بخش بهینه سازی تک هدفه و بهینه سازی چند هدفه مبتنی بر ضرایب وزن دار، از الگوریتم بهینه سازی تجمع ذرات PSO)  ) استفاده می شود و بهینه سازی چندهدفه مبتنی بر پاسخ های نامغلوب، به کمک الگوریتم بهینه سازی تکاملی مبتنی بر تجزیه )MOEA/D(بررسی خواهد شد. شبیه سازی با  MATLAB بر روی سیستم 33 شین IEEE انجام شد و نتایج شبیه سازی بر روی این سیستم موید عملکرد مناسب این الگوریتم ها می باشد.

 

واژه‌های کلیدی: تجدید پیکر بندی، سیستم توزیع، تلفات اکتیو، پروفیل ولتاژ، الگوریتم بهینه سازی تکاملی، بهینه سازی چندهدفه مبتنی بر تجزیه (MOEA/D)
     
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1402/6/26 | پذیرش: 1402/11/23 | انتشار: 1404/1/17
فهرست منابع
1. na
2. T. Sousa, H. Morais, Z. Vale, and R. Castro, (2015) "A multi-objective optimization of the active and reactive resource scheduling at a distribution level in a smart grid context," Energy, vol. 85, pp. 236-250. [DOI:10.1016/j.energy.2015.03.077]
3. Fan M, Chen J, Xie Z, Ouyang H, Li S, Gao L. (2022) Improved multi-objective differential evolution algorithm based on a decomposition strategy for multi-objective optimization problems. Sci Rep. 2022 Dec 7;12(1):21176. doi: 10.1038/s41598-022-2544.7. [DOI:10.1038/s41598-022-25440-7]
4. S. Huang, Q. Wu, L. Cheng and Z. Liu, (2016) "Optimal Reconfiguration-Based Dynamic Tariff for Congestion Management and Line Loss Reduction in Distribution Networks," [DOI:10.1109/TSG.2015.2419080]
5. IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 7, no. 3, pp. 1295-1303, May 2016. [DOI:10.1109/TSG.2015.2419080]
6. A. Asrari, T. Wu and S. Lotfifard, (2016). "The Impacts of Distributed Energy Sources on Distribution Network Reconfiguration," IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 31, no. 2, pp. 606-613, June . doi: 10.1109/TEC.2015.2514191 [DOI:10.1109/TEC.2015.2514191]
7. Chanda, S. & Srivastava, A. K. (2016). Defining and enabling resiliency of electric distribution systems with multiple microgrids. IEEE Transactions on Smart Grid 7 (6), 2859-2868 [DOI:10.1109/TSG.2016.2561303]
8. Shehadeh, Hisham A., Mohd Yamani Idna Idris, Ismail Ahmedy, Roziana Ramli, and Noorzaily Mohamed Noor. (2018). "The Multi-Objective Optimization Algorithm Based on Sperm Fertilization Procedure (MOSFP) Method for Solving Wireless Sensor Networks Optimization Problems in Smart Grid Applications" Energies 11, no. 1: 97. [DOI:10.3390/en11010097]
9. Chen, C., Wang, J., Qiu, F., & Zhao, D. (2015). Resilient distribution system by microgrids formation after natural disasters. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(2), 958-966. [DOI:10.1109/TSG.2015.2429653]
10. Gao, H., Chen, Y., Xu, Y., & Liu, C.-C. (2016). Resilience-oriented critical load restoration using microgrids in distribution systems. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(6), 2837-2848. [DOI:10.1109/TSG.2016.2550625]
11. Gautam, P., Piya, P., & Karki, R. (2020). Resilience assessment of distribution systems integrated with distributed energy resources. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 12(1), 338-348. [DOI:10.1109/TSTE.2020.2994174]
12. Liu, X., Shahidehpour, M., Li, Z., Liu, X., Cao, Y., & Bie, Z. (2016). Microgrids for enhancing the power grid resilience in extreme conditions. IEEE Transactions on Smart Grid, 8(2), 589-597. [DOI:10.1109/TSG.2016.2579999]
13. A. M. Eldurssi and R. M. O'Connell, (2015). "A Fast Nondominated Sorting Guided Genetic Algorithm for Multi-Objective Power Distribution System Reconfiguration Problem," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 30, no. 2, pp. 593-601, March [DOI:10.1109/TPWRS.2014.2332953]
14. Ma, S., Chen, B., & Wang, Z. (2016). Resilience enhancement strategy for distribution systems under extreme weather events. IEEE Transactions on Smart Grid, 9(2), 1442-1451. [DOI:10.1109/TSG.2016.2591885]
15. Ma, S., Su, L., Wang, Z., Qiu, F., & Guo, G. (2018). Resilience enhancement of distribution grids against extreme weather events. IEEE Transactions on power systems, 33(5), 4842-4853. [DOI:10.1109/TPWRS.2018.2822295]
16. Liu, D., Bai, T., Deng, M., Huang, Q., Wei, X., & Liu, J. (2023). A parallel approximate evaluation-based model for multi-objective operation optimization of reservoir group. Swarm and Evolutionary Computation, 78, 101288.‌ [DOI:10.1016/j.swevo.2023.101288]
17. Mousavizadeh, S., Haghifam, M.-R., & Shariatkhah, M.-H. (2018). A linear two-stage method for resiliency analysis in distribution systems considering renewable energy and demand response resources. Applied energy, 211, 443-460. [DOI:10.1016/j.apenergy.2017.11.067]
18. Jing, Yuhao, et al.(2023). "Cooperative Deployment Multi-Objective Optimization Approach for High-ResolutionMulti-Airship Earth-Observation Coverage Network." IEEE Transactions on Network Science and Engineering . [DOI:10.1109/TNSE.2023.3261280]
19. L. Isac Silva, E. Antonio Belati and I. Chaves Silva Junior, (2016)."Heuristic Algorithm for Electrical Distribution Systems Reconfiguration Based on Firefly Movement Equation," IEEE Latin America Transactions, vol. 14, no. 2, pp. 752-758, Feb. [DOI:10.1109/TLA.2016.7437219]
20. Panteli, M., & Mancarella, P. (2015b). Operational resilience assessment of power systems under extreme weather and loading conditions. 2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting, 1-5, Denver, USA. [DOI:10.1109/PESGM.2015.7286087]
21. Panteli, M., Trakas, D. N., Mancarella, P., & Hatziargyriou, N. D. (2016). Boosting the power grid resilience to extreme weather events using defensive islanding. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(6), 2913-2922. [DOI:10.1109/TSG.2016.2535228]
22. Poudel, S., & Dubey, A. (2018). Critical load restoration using distributed energy resources for resilient power distribution system. IEEE Transactions on power systems, 34(1), 52-63. [DOI:10.1109/TPWRS.2018.2860256]
23. Chen, L., Cao, L. L., Wen, Y. M., Chen, H., & Jiang, S. L. (2023). A knowledge-based NSGA-II algorithm for multi-objective hot rolling production scheduling under flexible time-of-use electricity pricing. Journal of Manufacturing Systems, 69, 255-270.‌ [DOI:10.1016/j.jmsy.2023.06.009]
24. Wang, X., Li, Z., Shahidehpour, M., & Jiang, C. (2017). Robust line hardening strategies for improving the resilience of distribution systems with variable renewable resources. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(1), 386-395. [DOI:10.1109/TSTE.2017.2788041]
25. Wang, Y., Chen, C., Wang, J., & Baldick, R. (2015). Research on resilience of power systems under natural disasters-A review. IEEE Transactions on power systems, 31(2), 1604-1613. [DOI:10.1109/TPWRS.2015.2429656]
26. Yuan, C., Illindala, M. S., & Khalsa, A. S. (2016). Modified Viterbi algorithm based distribution system restoration strategy for grid resiliency. IEEE Transactions on Power Delivery, 32(1), 310-319. [DOI:10.1109/TPWRD.2016.2613935]
27. Singh, J., Fatima, S., & Chauhan, A. S. (2023). Multi-Objective Travel Route Optimization Using Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 11(3), 785-794.‌
28. Zhou, W., Liu, Y., Li, M., Wang, Y., Shen, Z., Feng, L., & Zhu, Z. (2023). Dynamic Multi-Objective Optimization Framework With Interactive Evolution for Sequential Recommendation. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence.‌ [DOI:10.1109/TETCI.2023.3251352]
29. Rohman, F. S., Muhammad, D., Zahan, K. A., & Murat, M. N. (2023). Operation and Design Optimisation of Industrial Low-Density Polyethylene Tubular Reactor for Multiple Objectives Using an Evolutionary Algorithm-Based Strategy. Process Integration and Optimization for Sustainability, 1-18.‌ [DOI:10.1007/s41660-023-00308-z]
30. Zhang, Qingfu, and Hui Li. (2007) "MOEA/D: A multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition." IEEE Transactions on evolutionary computation11.6: 712-731. [DOI:10.1109/TEVC.2007.892759]
31. Yuan, W., Wang, J., Qiu, F., Chen, C., Kang, C., & Zeng, B. (2016). Robust optimization-based resilient distribution network planning against natural disasters. IEEE Transactions on Smart Grid, 7(6), 2817-2826. [DOI:10.1109/TSG.2015.2513048]
32. Zhang, B., Dehghanian, P., & Kezunovic, M. (2017). Optimal allocation of PV generation and battery storage for enhanced resilience. IEEE Transactions on Smart Grid, 10(1), 535-545. [DOI:10.1109/TSG.2017.2747136]
33. Ye, Q., Wang, Z., Zhao, Y., Dai, R., Wu, F., & Yu, M. (2023). A clustering-based competitive particle swarm optimization with grid ranking for multi-objective optimization problems. Scientific Reports, 13(1), 11754.‌ [DOI:10.1038/s41598-023-38529-4]
34. Tahboub, A.M.; Pandi, V.R.; Zeineldin, H.H., "Distribution System Reconfiguration for Annual Energy Loss Reduction Considering Variable Distributed Generation Profiles," IEEE Transactions on Power Delivery, vol.30, no.4, pp.1677-1685, Aug. 2015 [DOI:10.1109/TPWRD.2015.2424916]
35. T. T. Nguyen and A. V. Truong, "Distribution network reconfiguration for power loss minimization and voltage profile improvement using cuckoo search algorithm," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 68, pp. 233-242, Jun. 2015. [DOI:10.1016/j.ijepes.2014.12.075]
36. Alonso, F.R.; Oliveira, D.Q.; Zambroni de Souza, A.C., "Artificial Immune Systems Optimization Approach for Multiobjective Distribution System Reconfiguration," IEEE Transactions on Power Systems, vol.30, no.2, pp.840-847, March 2015 [DOI:10.1109/TPWRS.2014.2330628]
37. M. Lavorato, J. F. Franco, M. J. Rider, and R. Romero, "Imposing Radiality Constraints in Distribution System Optimization Problems," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, pp. 172-180, 2012. [DOI:10.1109/TPWRS.2011.2161349]
38. Z. Tian, W. Wu, B. Zhang and A. Bose, "Mixed-integer second-order cone programing model for VAR optimisation and network reconfiguration in active distribution networks," IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 10, no. 8, pp. 1938-1946, 5 19 2016. [DOI:10.1049/iet-gtd.2015.1228]
39. C. Liu, S. Mehrotra and Z. Bie, "Robust Distribution Network Reconfiguration," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 6, no. 2, pp. 836-842, March 2015. [DOI:10.1109/TSG.2014.2375160]



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zadehbagheri M, Khanzadeh O. Reconfiguration with multi-objective approach in distribution networks using MOEA/D optimization algorithm and multi-criteria decision- making technique. ieijqp 2024; 13 (1)
URL: http://ieijqp.ir/article-1-970-fa.html

زاده باقری محمود، خانزاده امید. بازآرایی با رویکرد چند هدفه در شبکه های توزیع با استفاده از الگوریتم بهینه سازی MOEA/D و تکنیک تصمیم گیری چندمعیاره. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1403; 13 (1)

URL: http://ieijqp.ir/article-1-970-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 1 - ( 2-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4712