[論文レビュー] A New Approach to the Solution of Economic Dispatch Using Particle Swarm Optimization with Simulated Annealing

V. Karthikeyan, S. Senthilkumar+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2013

Electric Power System Optimization被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、電力系統における経済的・効率的発電配分（ED）問題を解くために、粒子群最適化（PSO）と焼きなまし法（SA）を組み合わせたハイブリッドメタヒューリスティック手法を提案する。PSOのグローバルサーチ能力とSAのローカルサーチの精密化を統合することで、従来手法と比較して燃料コストを低減し、収束速度を向上させた。MATLABを用いた3ユニットのテストケースによる検証でその有効性が確認された。

ABSTRACT

A new approach to the solution of Economic Dispatch using Particle Swarm Optimization is presented. It is the progression of allocating production amongst the dedicated units such that the restriction forced are fulfilled and the power needs are reduced. More just, the soft computing method has received supplementary concentration and was used in a quantity of successful and sensible applications. Here, an attempt has been made to find out the minimum cost by using Particle Swarm Optimization Algorithm using the data of three generating units. In this work, data has been taken such as the loss coefficients with the max-min power limit and cost function. PSO and Simulated Annealing are functional to put out the least amount for dissimilar energy requirements. When the outputs are compared with the conventional method, PSO seems to give an improved result with enhanced convergence feature. All the methods are executed in MATLAB environment. The effectiveness and feasibility of the proposed method were demonstrated by three generating units case study. Output gives hopeful results, signifying that the projected method of calculation is competent of economically formative advanced eminence solutions addressing economic dispatch problems.

研究の動機と目的

• 運用制約を満たしながら燃料コストを最小化することにより、電力系統における経済的発電配分問題を解決すること。
• 非凸ED問題において、従来手法および標準PSOがグローバル最適解に収束できないという限界を克服すること。
• 局所最適解への早期収束を回避し、局所探索能力を向上させるために、焼きなまし法をPSOに統合し、PSOの性能を向上させること。
• 標準的な3発電ユニットテストシステムを用いて、ハイブリッドPSO-SA手法の有効性を検証すること。
• 提案手法が経済的最適発電配分を達成する上で実用的で効率的であることを示すこと。

提案手法

• ハイブリッドアルゴリズムは、粒子群最適化（PSO）と焼きなまし法（SA）を組み合わせ、収束性とグローバル最適化能力を向上させることを目的としている。
• PSOは、個々の最良解およびグローバル最良解に基づく粒子の速度と位置の更新を活用して、解空間のグローバル探索を実行する。
• 焼きなまし法は、一時的な上昇移動を許容することで、局所最適解への早期収束のリスクを低減するため、解の精密化に統合されている。
• アルゴリズムは、標準的なPSO式を用いて粒子の位置と速度を繰り返し更新する一方、SAは温度に依存する確率に基づいて新しい解の受け入れを制御する。
• 発電機出力制限や損失係数などの制約は、妥当な解を保証するためのフィットネス関数に組み込まれている。
• アルゴリズム全体は、3発電機ケーススタディを用いてMATLAB環境で実装・テストされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 焼きなまし法を粒子群最適化に統合することで、経済的発電配分問題における収束性と解の品質が向上するか？
• RQ2 ハイブリッドPSO-SA手法は、従来手法と比較して、燃料コストの低減と収束速度の面でどのように差をつけるか？
• RQ3 非凸経済的発電配分問題において、ハイブリッド手法が局所最適解に陥る確率をどの程度低減できるか？
• RQ4 本手法は、実用的な運用制約を伴う小規模電力系統に対しても、頑健で効果的であると評価できるか？
• RQ5 損失係数と発電機出力制限の制約を組み込むことで、ハイブリッドアルゴリズムの性能にどのような影響が生じるか？

主な発見

• 提案されたPSO-SAハイブリッド手法は、3ユニットテストシステムにおいて従来手法と比較して、より低い合計燃料コストを達成した。
• アルゴリズムは、標準PSOよりも優れた収束特性を示し、最適または準最適解により信頼性高く到達した。
• 焼きなまし法の統合により、局所最適解に陥る可能性が顕著に低減され、解の頑健性が向上した。
• 発電機出力制限や損失係数を含むすべての運用制約が、正常に満たされた。
• MATLABシミュレーションの結果、ハイブリッド手法が経済的発電配分問題を解く上で実用的で効果的であることが確認された。
• ケーススタディの結果、本手法が経済的に優れた高品質な発電配分解を生成できることを示した。