[논문 리뷰] Application of PSO, Artificial Bee Colony and Bacterial Foraging Optimization algorithms to economic load dispatch: An analysis

Anant Baijal, Vikram Singh Chauhan외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 11. 13.

Electric Power System Optimization참고 문헌 10인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 전력 시스템의 경제적 부하 배분(ELD) 문제를 해결하기 위해 입자군집최적화(PSO), 미생물벌집최적화(ABC), 박테리아영양최적화(BFO)를 평가한다. 두 가지 시험 시스템에서 ABC와 BFO가 PSO보다 더 낮은 연료 비용과 더 빠른 수렴 속도를 기록함으로써, 해의 질과 계산 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.

ABSTRACT

This paper illustrates successful implementation of three evolutionary algorithms, namely- Particle Swarm Optimization(PSO), Artificial Bee Colony (ABC) and Bacterial Foraging Optimization (BFO) algorithms to economic load dispatch problem (ELD). Power output of each generating unit and optimum fuel cost obtained using all three algorithms have been compared. The results obtained show that ABC and BFO algorithms converge to optimal fuel cost with reduced computational time when compared to PSO for the two example problems considered.

연구 동기 및 목표

• 메타휴리스틱 알고리즘인 PSO, ABC, BFO가 경제적 부하 배분(ELD) 문제를 해결하는 데서 보이는 성능을 평가하는 것.
• 기본 시험 시스템에서 각 알고리즘이 달성하는 수렴 속도와 최적의 연료 비용을 비교하는 것.
• ELD 문제에 대해 해의 정확성과 계산 효율성의 최적 균형을 제공하는 알고리즘을 특정하는 것.

제안 방법

• 경제적 부하 배분 문제를 등식 및 부등식 제약 조건을 포함한 비선형 비凸 최적화 문제로 수식화한다.
• PSO는 개인 최적 및 전역 최적 위치를 기반으로 한 속도 및 위치 갱신 규칙을 적용한다.
• ABC는 꿀벌의 번식 행동을 모방하여, 근무 벌과 관찰 벌을 활용해 해를 탐색하고 이용한다.
• BFO는 화학적 이동, 번식, 제거-산산작열 단계를 통해 박테리아의 영양 행동을 모델링하여 해 공간을 최적화한다.
• 세 알고리즘을 모두 6기 및 10기 발전기 단위를 갖는 두 가지 표준 시험 시스템에 구현하여 성능을 평가한다.
• 동일한 문제 파rameter와 정지 기준을 사용하여 수렴 행동과 최종 연료 비용을 알고리즘 간 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 경제적 부하 배분 문제에서 PSO, ABC, BFO는 수렴 속도 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ2 시험 시스템에서 어떤 알고리즘이 가장 낮은 연료 비용을 달성하는가?
• RQ3 ABC 또는 BFO가 PSO보다 해의 질과 계산 시간 측면에서 더 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ4 각 알고리즘은 비凸 및 비선형적인 ELD 문제의 특성을 어떻게 다루는가?
• RQ5 다른 시스템 크기에서 각 알고리즘의 상대적 강건성과 일관성은 어떠한가?

주요 결과

• 6기 및 10기 시험 시스템 모두에서 ABC와 BFO가 PSO보다 더 낮은 최적의 연료 비용을 달성했다.
• ABC와 BFO는 PSO보다 더 빠른 수렴 속도를 보이며, 계산 시간을 줄였다.
• PSO는 수렴하기 위해 더 많은 반복을 필요로 하였고, ABC 및 BFO보다 더 높은 연료 비용을 초래하였다.
• 결과는 ABC와 BFO가 경제적 부하 배분 문제 해결에 있어 PSO보다 더 효과적임을 시사한다.
• 이 연구는 ABC 및 BFO와 같은 자연 기반 메타휴리스틱 알고리즘이 복잡하고 비凸적인 ELD 문제에 잘 적합함을 확인한다.
• 두 시험 케이스에서 모두 비용과 속도 측면에서 ABC와 BFO가 PSO를 앞선 성능 순위를 유지하였다.