Resolviendo el flujo de potencia óptimo utilizando nuevos algoritmos eficientes de búsqueda híbrida de medusas y optimización de llama de polillas
Autores: Mayouf, Chiva; Salhi, Ahmed; Haidara, Fanta; Aroua, Fatima Zahra; El-Sehiemy, Ragab A.; Naimi, Djemai; Aya, Chouaib; Kane, Cheikh Sidi Ethmane
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Resolviendo el flujo de potencia óptimo utilizando nuevos algoritmos eficientes de búsqueda híbrida de medusas y optimización de llama de polillas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Técnica de optimización
Hibridación
Métodos metaheurísticos
Búsqueda de Medusas
Optimizador de Llama de Polilla
Flujo de Potencia Óptimo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta una nueva técnica de optimización basada en la hibridación de dos métodos metaheurísticos, Jellyfish Search (JS) y Moth Flame Optimizer (MFO), para resolver el problema del Flujo de Potencia Óptimo (OPF). El algoritmo JS ofrece una buena capacidad de exploración pero carece de rendimiento en su mecanismo de explotación. Para mejorar su eficiencia, lo combinamos con el Optimizador de Moth Flame, que ha demostrado su capacidad para explotar buenas soluciones en el área de búsqueda. Este algoritmo híbrido combina las ventajas de ambos algoritmos. La actuación y precisión del enfoque de optimización híbrida (JS-MFO) se investigaron minimizando funciones de referencia matemáticas conocidas y resolviendo el complejo problema OPF. El problema OPF se resolvió optimizando funciones objetivo no convexas como el costo total de combustible, las pérdidas totales de transmisión activa, la emisión total de gas, la desviación total de voltaje y el índice de estabilidad de voltaje. Se consideraron dos sistemas de prueba, la red de 30 buses del IEEE y la red de transmisión de 27 buses de RIM en Mauritania, para implementar el enfoque JS-MFO. Se realizaron pruebas experimentales de los algoritmos JS, MFO y JS-MFO en ocho funciones de referencia matemáticas conocidas, la red de 30 buses del IEEE y el sistema de 27 buses de RIM en Mauritania. Para el sistema de prueba de 30 buses del IEEE, el enfoque híbrido propuesto proporciona un ahorro porcentual de costos del 11.4028%, una reducción porcentual de emisiones de gas del 14.38% y un ahorro porcentual de pérdidas del 50.60% con respecto al caso base. Para el sistema de 27 buses de RIM, JS-MFO logró un ahorro porcentual de pérdidas del 50.67% y una reducción porcentual de voltaje del 62.44% con referencia al caso base. Los resultados de la simulación utilizando JS-MFO y obtenidos con el software MATLAB 2009b se compararon con los de JS, MFO y otras metaheurísticas conocidas citadas en la literatura. El informe de comparación demuestra la superioridad del método JS-MFO sobre JS, MFO y otras metaheurísticas competidoras en la resolución de problemas OPF difíciles.
Descripción
Este documento presenta una nueva técnica de optimización basada en la hibridación de dos métodos metaheurísticos, Jellyfish Search (JS) y Moth Flame Optimizer (MFO), para resolver el problema del Flujo de Potencia Óptimo (OPF). El algoritmo JS ofrece una buena capacidad de exploración pero carece de rendimiento en su mecanismo de explotación. Para mejorar su eficiencia, lo combinamos con el Optimizador de Moth Flame, que ha demostrado su capacidad para explotar buenas soluciones en el área de búsqueda. Este algoritmo híbrido combina las ventajas de ambos algoritmos. La actuación y precisión del enfoque de optimización híbrida (JS-MFO) se investigaron minimizando funciones de referencia matemáticas conocidas y resolviendo el complejo problema OPF. El problema OPF se resolvió optimizando funciones objetivo no convexas como el costo total de combustible, las pérdidas totales de transmisión activa, la emisión total de gas, la desviación total de voltaje y el índice de estabilidad de voltaje. Se consideraron dos sistemas de prueba, la red de 30 buses del IEEE y la red de transmisión de 27 buses de RIM en Mauritania, para implementar el enfoque JS-MFO. Se realizaron pruebas experimentales de los algoritmos JS, MFO y JS-MFO en ocho funciones de referencia matemáticas conocidas, la red de 30 buses del IEEE y el sistema de 27 buses de RIM en Mauritania. Para el sistema de prueba de 30 buses del IEEE, el enfoque híbrido propuesto proporciona un ahorro porcentual de costos del 11.4028%, una reducción porcentual de emisiones de gas del 14.38% y un ahorro porcentual de pérdidas del 50.60% con respecto al caso base. Para el sistema de 27 buses de RIM, JS-MFO logró un ahorro porcentual de pérdidas del 50.67% y una reducción porcentual de voltaje del 62.44% con referencia al caso base. Los resultados de la simulación utilizando JS-MFO y obtenidos con el software MATLAB 2009b se compararon con los de JS, MFO y otras metaheurísticas conocidas citadas en la literatura. El informe de comparación demuestra la superioridad del método JS-MFO sobre JS, MFO y otras metaheurísticas competidoras en la resolución de problemas OPF difíciles.