تدفق الطاقة الأمثل وتحليل الطوارئ مع مراعاة اعتبارات الأمان باستخدام خوارزمية Jaya

المؤلفون

  • إبراهيم فرحات الجامعة الأسمرية الإسلامية، كلية الهندسة، قسم الهندسة الكهربائية والإلكترونية، زليتن، ليبيا،
  • محمد الشريف الجامعة الأسمرية الإسلامية، كلية الهندسة، قسم الهندسة الكهربائية والإلكترونية، زليتن، ليبيا

DOI:

https://doi.org/10.36602/ijeit.v14i1.560

الكلمات المفتاحية:

تدفق الطاقة الأمثل، تحليل الطوارئ، تقييم الأمان، خوارزمية تحسين Jaya

الملخص

يُعد التدفق الأمثل للطاقة (OPF) أحد المهام الأساسية في تشغيل شبكات الكهرباء الحديثة المعقدة. ويهدف إلى تحسين التنسيق الاقتصادي والآمن للشبكات الكهربائية بناءً على قيود محددة مسبقًا. ومع وجود شبكة تشغيلية معقدة وأنماط طلب أعلى في أوقات مختلفة من اليوم/الأسبوع، يتضح أن حلول (OPF) بحاجة إلى تصميم دقيق. تُعد هذه الدقة بالغة الأهمية لزيادة الاستقرار عبر الشبكات بمرور الوقت، مما سيقلل من مخاطر التشغيل المستقبلية. في حين تدمج الشبكات الحديثة مصادر الطاقة المتجددة بشكل متزايد، يركز هذا العمل على التدفق الأمثل للطاقة (OPF) التقليدي لتحديد فعالية لوغاريتمات Jaya في إدارة الطوارئ. تقدم هذه الورقة تطبيقًا حاسوبيًا متميزًا لخوارزمية Jaya لحل مشكلة التدفق الأمثل للطاقة (OPF) مع مراعاة تحليل الطوارئ وتقييم الأمان. ثم تنتقل الورقة إلى إجراء تحسين باستخدام خوارزمية Jaya، وهي تقنية فعالة من حيث التكلفة ولا تعتمد على أي معاملات لتقليل تكاليف التشغيل على مستوى النظام مع قيود الالتزام المفروضة على الأمن والاستقرار. يدمج النهج المقترح تحليل الطوارئ في تقييم المخاطر لتقييم نقاط الضعف الحرجة في الشبكات وتحديد كيفية انتشار الأعطال المحتملة. تُثبت نتائج المحاكاة أن خوارزمية Jaya تتفوق على الخوارزميات الجينية (GA) وخوارزميات (PSO). لا تقتصر الطريقة المقترحة على زيادة مستوى أمان OPF فحسب، بل إنها أيضًا سهلة الاستخدام وليست مكلفة حسابيًا، مما يجعلها حلاً مناسبًا للتطبيق الفوري لمخططات OPF.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] J. Carpentier, "Optimal power flows," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 1, no. 1, pp. 3-15, Jan. 1979, doi.org/10.1016/0142-0615(79)90026-7

[2] A. J. Wood and B. F. Wollenberg, Power Generation, Operation, and Control, 2nd ed., New York, NY, USA: Wiley-Interscience, 1996.

[3] Y. del Valle, G. K. Venayagamoorthy, S. Mohagheghi, J. -C. Hernandez and R. G. Harley, "Particle swarm optimization: basic concepts, variants and applications in power systems," in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 12, no. 2, pp. 171-195, April 2008, doi: 10.1109/TEVC.2007.896686.

[4] E. P. R. Coelho, M. H. M. Paiva, M. E. V. Segatto and G. Caporossi, "A new approach for contingency analysis based on centrality measures," in IEEE Systems Journal, vol. 13, no. 2, pp. 1915-1923, June 2019, doi: 10.1109/JSYST.2018.2881558.

[5] P. Kundur, Power System Stability and Control, New York, NY, USA: McGraw-Hill, 1994.

[6] S. Sadeghi, H. Hashemi-Dezaki and A. M. Entekhabi-Nooshabadi, "Optimal protection scheme of micro-grids considering N-1 contingency by a new hybrid GA-PSO-LP optimization algorithm," 2021 11th Smart Grid Conference (SGC), Tabriz, Iran, Islamic Republic of, 2021, pp. 1-5, doi: 10.1109/SGC54087.2021.9664076.

[7] R. A. Jabr, "Optimal power flow using an extended conic quadratic formulation," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, no. 3, pp. 1000-1008, Aug. 2008, doi: 10.1109/TPWRS.2008.926439.

[8] C. L. T. Borges and J. M. T. Alves, "Power system real time operation based on security constrained optimal power flow and distributed processing," 2007 IEEE Lausanne Power Tech, Lausanne, Switzerland, 2007, pp. 960-965, doi: 10.1109/PCT.2007.4538445.

[9] B. Borkowska, "Probabilistic load flow," in IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, vol. PAS-93, no. 3, pp. 752-759, May 1974, doi: 10.1109/TPAS.1974.293973.

[10] J. Nanda, D. P. Kothari, and S. C. Srivastava, "New optimal power-dispatch algorithm using Fletcher’s quadratic programming method," IEE Proceedings C - Generation, Transmission and Distribution, vol. 136, no. 3, pp. 153-161, May 1989, doi.org/10.1049/ip-c.1989.0022.

[11] F. Capitanescu, “Critical review of recent advances and further developments needed in AC optimal power flow,” Electric Power Systems Research, vol. 136, pp. 57- 68, Feb 2016, doi.org/10.1016/j.epsr.2016.02.008.

[12] D. Bertsimas, I. Dunning, and M. Lubin, "Reformulation versus cutting planes for robust optimization," Computational Management Science, vol. 13, no. 2, pp. 195-217, Jun. 2016, doi.org/10.1007/s10287-015-0236-z

[13] S. Sun, K. Kensek, D. Noble, M. Schiler, “A method of probabilistic risk assessment for energy performance and cost using building energy simulation,” Energy and Buildings, vol. 110, pp. 1-12, Jan 2016, doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.09.070.

[14] R. V. Rao, "Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems," International Journal of Industrial Engineering Computations, vol. 7, no. 1, pp. 19-34, 2016, doi: 10.5267/j.ijiec.2015.8.004.

[15] Y. Wang, G. Xiong, “Metaheuristic optimization algorithms for multi-area economic dispatch of power systems: part I—a comprehensive survey,” Artif Intell Rev, vol. 58, no. 98, Jan 2025, doi.org/10.1007/s10462.024.11070-0.

[16] I. A. Farhat and A. O. Hawal, “Optimized maximum loadability of power systems using an enhanced dynamic Jaya algorithm,” Int. J. Adv. Signal Image Sci., vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2020, doi.org/10.29284/ijasis.6.2.2020.1-7.

[17] S. Gupta, N. Kumar and L. Srivastava, “An efficient Jaya algorithm with Powell’s Pattern Search for optimal power flow incorporating distributed generation. Energy Sources, Part B: Economics,” Planning, and Policy. vol. 16, pp.1-28, doi:10.1080/15567249.2021.1942595.

[18] M. Ahmadipour, Z. Ali, V. Ramachandaramurthy, and H. Ridha, Hussein. “A memory-guided Jaya algorithm to solve multi-objective optimal power flow integrating renewable energy sources,” Applied Soft Computing, vol. 164, no. 5, Oct 2024, pp111924, doi:10.1016/j.asoc.2024.111924.

[19] W. Bai, D. Lee and K. Lee, “Stochastic dynamic optimal power flow integrated with wind energy using generalized dynamic factor model,” IFAC-PapersOnLine, vol. 49, no. 27, pp. 129-134, 2016, doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.10.731.

[20] R. A. Jabr, S. Karaki and J. A. Korbane, "Robust multi-period OPF with storage and renewables," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 30, no. 5, pp. 2790-2799, Sept. 2015, doi: 10.1109/TPWRS.2014.2365835.

[21] H. Zhang and P. Li, "Chance constrained programming for optimal power flow under uncertainty," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 4, pp. 2417-2424, Nov. 2011, doi: 10.1109/TPWRS.2011.2154367.

[22] A. Ben-Tal and A. Nemirovski, "Robust optimization—methodology and applications," Mathematical Programming, vol. 92, no. 3, pp. 453-480, Jun. 2002, doi.org/10.1007/s101070100286

[23] A. Y. S. Lam, B. Zhang and D. N. Tse, "Distributed algorithms for optimal power flow problem," 2012 IEEE 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Maui, HI, USA, 2012, pp. 430-437, doi: 10.1109/CDC.2012.6427082.

[24] A. Velloso and P. Van Hentenryck, "Combining deep learning and optimization for preventive security-constrained dc optimal power flow," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 36, no. 4, pp. 1–1, Jul. 2021, doi: 10.1109/TPWRS.2021.3054341.

[25] J. A. Momoh, M. E. El-Hawary and R. Adapa, "A review of selected optimal power flow literature to 1993. II. Newton, linear programming and interior point methods," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 14, no. 1, pp. 105-111, Feb. 1999, doi: 10.1109/59.744495.USA: Springer, 2008.

[26] Y. Yang, A. Song, H. Liu et al., "Parallel computing of multi-contingency optimal power flow with transient stability constraints," Protection and Control of Modern Power Systems, vol. 3, no. 1, pp. 20, 2018, doi: 10.1186/s41601-018-0095-z.

[27] A. Mohapatra, P. R. Bijwe, and B. K. Panigrahi, "An efficient OPF based approach for identification of infeasible contingencies and preventive rescheduling," Electric Power Systems Research, vol. 111, pp. 148–155, Jun. 2014, doi: 10.1016/j.epsr.2014.02.010.

[28] E. Naderi, H. Narimani, M. Pourakbari-Kasmaei, F. V. Cerna, M. Marzband, and M. Lehtonen, "State-of-the-art of optimal active and reactive power flow: a comprehensive review from various standpoints," Processes, vol. 9, no. 8, p. 1319, Aug. 2021, doi: 10.3390/pr9081319.

[29] R. Billinton and W. Li, Reliability Assessment of Electric Power Systems Using Monte Carlo Methods, New York, NY, USA: Springer, 1994.

[30] L.S.A. da Silva, Y.L.S. Lúcio, L.d. Coelho, et al. “A comprehensive review on Jaya optimization algorithm,” Artif Intell Rev 56, pp.4329–4361, May 2023, doi.org/10.1007/s10462-022-10234-0.

[31] C. Wang, R. Gao, F. Qiu, J. Wang and L. Xin, "Risk-based distributionally robust optimal power flow with dynamic line rating," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 33, no. 6, pp. 6074-6086, Nov. 2018, doi: 10.1109/TPWRS.2018.2844356.

[32] K. Deb, Multi-objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, Chichester, UK: Wiley, 2001.

[33] F. R. Zaro and M. A. Abido, "Multi-objective particle swarm optimization for optimal power flow in a deregulated environment of power systems," 2011 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Cordoba, Spain, 2011, pp. 1122-1127, doi: 10.1109/ISDA.2011.6121809.

[34] S. Gupta, N. Kumar, L. Srivastava, H. Malik, A. Pliego Marugán, FP. García Márquez, "A hybrid Jaya–Powell’s pattern search algorithm for multi-objective optimal power flow incorporating distributed generation," Energies, vol. 14, no. 10, pp. 2831, May 2021, doi:10.3390/en14102831.

[35] I. Farhat, “An Improved Power System State Estimation Using A Dynamically Adapted JAYA Algorithm,” J. Alasmarya Uni. Basic & App. Sci., vol. 7, no. 4, pp. 136-144, Dec. 2022, doi.org/10.59743/aujas.v7i4.1527.

[36] I. Farhat, “Optimal economic dispatch of thermal-wind power systems with valve-point effects using a modified JAYA algorithm,” Int. J. Eng. Inf. Technol. (IJEIT), vol. 6, no. 1, 2024, doi.org/10.36602/ijeit.v6i1.286.

التنزيلات

منشور

2025-09-03

إصدار

القسم

المقالات

الفئات

كيفية الاقتباس

تدفق الطاقة الأمثل وتحليل الطوارئ مع مراعاة اعتبارات الأمان باستخدام خوارزمية Jaya. (2025). The International Journal of Engineering & Information Technology (IJEIT), 14(1), 37-44. https://doi.org/10.36602/ijeit.v14i1.560

المؤلفات المشابهة

1-10 من 145

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.