Published January 1, 2022 | Version v1
Publication Open

Multiobjective Optimal Power Flow Using Multiobjective Search Group Algorithm

Creators

  • 1. Soonchunhyang University
  • 2. Ho Chi Minh City University of Technology
  • 3. Vietnam National University Ho Chi Minh City

Description

This paper proposes a new multi-objective method that efficiently solves the multi-objective optimal power flow (MOOPF) problem in power systems.The objective of solving the MOOPF problem is to concurrently optimize the fuel cost, emissions, and active power loss.The proposed multi-objective search group algorithm (MOSGA) is an effective method that combines the merits of the original search group algorithm with fast nondominated sorting, crowding distance, and archive selection strategies to acquire a nondominated set in a single run.The MOSGA is employed on IEEE 30-bus and 57-bus systems to validate its robustness and efficiency.It was found that implementing MOSGA to solve the MOOPF significantly enhanced the performance of power systems in terms of economic, environmental, and technical benefits.As for Case 6, the fuel cost, emissions, and active power loss were reduced by 16.5707%, 52.0605%, and 60.9443%, respectively.The simulation results were analyzed and compared with those of previously reported studies based on the best individual solutions, compromise solutions, and performance indicators.The comparative results confirmed the potential and advantage of MOSGA when solving the MOOPF problem efficiently and MOSGA had high-quality optimal solutions.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تقترح هذه الورقة طريقة جديدة متعددة الأهداف تحل بكفاءة مشكلة تدفق الطاقة الأمثل متعدد الأهداف (MOOPF) في أنظمة الطاقة. الهدف من حل مشكلة تدفق الطاقة الأمثل متعدد الأهداف (MOOPF) هو تحسين تكلفة الوقود والانبعاثات وفقدان الطاقة النشط في نفس الوقت. خوارزمية مجموعة البحث متعدد الأهداف المقترحة (MOSGA) هي طريقة فعالة تجمع بين مزايا خوارزمية مجموعة البحث الأصلية مع الفرز السريع غير المسيطر عليه، ومسافة الازدحام، وأرشفة استراتيجيات الاختيار للحصول على مجموعة غير مهيمنة في تشغيل واحد. يتم استخدام MOSGA على أنظمة IEEE 30 - bus و 57 - bus للتحقق من متانتها وكفاءتها. وجد أن تنفيذ MOSGA لحل MOOPF عزز بشكل كبير أداء أنظمة الطاقة من حيث الفوائد الاقتصادية والبيئية والتقنية. بالنسبة للحالة 6، تم تقليل تكلفة الوقود والانبعاثات وفقدان الطاقة النشط بنسبة 16.5707 ٪ و 52.0605 ٪ و 60.9443 ٪ على التوالي. تم تحليل نتائج المحاكاة ومقارنتها بنتائج الدراسات المبلغ عنها سابقًا بناءً على أفضل الحلول الفردية والحلول الوسطية ومؤشرات الأداء. أكدت النتائج المقارنة إمكانات وميزة MOSGA عند حل MOOPF مشكلة بكفاءة وكان لدى MOSGA حلول مثالية عالية الجودة.

Translated Description (French)

Cet article propose une nouvelle méthode multi-objectifs qui résout efficacement le problème de flux de puissance optimal multi-objectifs (MOOPF) dans les systèmes d'alimentation. L'objectif de la résolution du problème MOOPF est d'optimiser simultanément le coût du carburant, les émissions et la perte de puissance active. L'algorithme de groupe de recherche multi-objectifs proposé (MOSGA) est une méthode efficace qui combine les mérites de l'algorithme de groupe de recherche d'origine avec un tri rapide non dominé, une distance d'encombrement, et des stratégies de sélection d'archives pour acquérir un ensemble non dominé en une seule fois. Le MOSGA est utilisé sur les systèmes IEEE 30 bus et 57 bus pour valider sa robustesse et son efficacité. Il a été constaté que la mise en œuvre de MOSGA pour résoudre le MOOPF améliorait considérablement les performances des systèmes d'alimentation en termes d'avantages économiques, environnementaux et techniques. Comme dans le cas 6, le coût du carburant, les émissions et la perte de puissance active ont été réduits de 16,5707%, 52,0605% et 60,9443%, respectivement. Les résultats de la simulation ont été analysés et comparés à ceux des études précédemment rapportées sur la base des meilleures solutions individuelles, solutions de compromis et indicateurs de performance. Les résultats comparatifs ont confirmé le potentiel et l'avantage de MOSGA lors de la résolution du MOOPF problème efficacement et MOSGA avait des solutions optimales de haute qualité.

Translated Description (Spanish)

Este documento propone un nuevo método multiobjetivo que resuelve de manera eficiente el problema de flujo de potencia óptimo multiobjetivo (MOOPF) en los sistemas de energía. El objetivo de resolver el problema de MOOPF es optimizar simultáneamente el costo del combustible, las emisiones y la pérdida de potencia activa. El algoritmo de grupo de búsqueda multiobjetivo propuesto (MOSGA) es un método efectivo que combina los méritos del algoritmo de grupo de búsqueda original con una clasificación rápida no dominada, distancia de aglomeración, y archivar estrategias de selección para adquirir un conjunto no dominado en una sola ejecución. El MOSGA se emplea en los sistemas IEEE 30-bus y 57-bus para validar su robustez y eficiencia. Se encontró que la implementación de MOSGA para resolver el MOOPF mejoró significativamente el rendimiento de los sistemas de energía en términos de beneficios económicos, ambientales y técnicos. En cuanto al Caso 6, el costo del combustible, las emisiones y la pérdida de energía activa se redujeron en un 16.5707%, 52.0605% y 60.9443%, respectivamente. Los resultados de la simulación se analizaron y compararon con los de estudios previamente informados basados en las mejores soluciones individuales, soluciones de compromiso e indicadores de rendimiento. Los resultados comparativos confirmaron el potencial y la ventaja de MOSGA al resolver el MOOPF problema de manera eficiente y MOSGA tenía soluciones óptimas de alta calidad.

Files

09837912.pdf.pdf

Files (245 Bytes)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:47e1bf8db41d92f494e1a3587de02709
245 Bytes
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تدفق الطاقة الأمثل متعدد الأهداف باستخدام خوارزمية مجموعة البحث متعدد الأهداف
Translated title (French)
Flux de puissance optimal multi-objectif à l'aide d'un algorithme de groupe de recherche multi-objectif
Translated title (Spanish)
Flujo de potencia óptimo multiobjetivo mediante el algoritmo de grupo de búsqueda multiobjetivo

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4287888556
DOI
10.1109/access.2022.3193371

Is supplement to
https://openalex.org/W4313041667 (Other)
https://openalex.org/W2767599893 (Other)
https://openalex.org/W2739612537 (Other)
https://openalex.org/W2381572297 (Other)
https://openalex.org/W2368890809 (Other)
https://openalex.org/W2360241746 (Other)
https://openalex.org/W2349174696 (Other)
https://openalex.org/W2106741186 (Other)
https://openalex.org/W2028934378 (Other)
https://openalex.org/W1994686097 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Vietnam

References

  • https://openalex.org/W1504924465
  • https://openalex.org/W1595498733
  • https://openalex.org/W1969986885
  • https://openalex.org/W1976826271
  • https://openalex.org/W1981371890
  • https://openalex.org/W1991138803
  • https://openalex.org/W2007280513
  • https://openalex.org/W2036950253
  • https://openalex.org/W2040725548
  • https://openalex.org/W2057332356
  • https://openalex.org/W2064002467
  • https://openalex.org/W2077519535
  • https://openalex.org/W2116363350
  • https://openalex.org/W2126105956
  • https://openalex.org/W2127989096
  • https://openalex.org/W2159883961
  • https://openalex.org/W2228745449
  • https://openalex.org/W2287116896
  • https://openalex.org/W2299619383
  • https://openalex.org/W2342670544
  • https://openalex.org/W2408968851
  • https://openalex.org/W2419800567
  • https://openalex.org/W2465635288
  • https://openalex.org/W2473675251
  • https://openalex.org/W2481453975
  • https://openalex.org/W2528180509
  • https://openalex.org/W2577726133
  • https://openalex.org/W2581971969
  • https://openalex.org/W2742961367
  • https://openalex.org/W2764796714
  • https://openalex.org/W2768181028
  • https://openalex.org/W2784196006
  • https://openalex.org/W2790533669
  • https://openalex.org/W2796952111
  • https://openalex.org/W2896622792
  • https://openalex.org/W2914595713
  • https://openalex.org/W2941901799
  • https://openalex.org/W2944969035
  • https://openalex.org/W2975829686
  • https://openalex.org/W2998594456
  • https://openalex.org/W3019874769
  • https://openalex.org/W3023540311
  • https://openalex.org/W3086709907
  • https://openalex.org/W3115072307
  • https://openalex.org/W3149960334
  • https://openalex.org/W3161745780
  • https://openalex.org/W3179665440
  • https://openalex.org/W3202542606
  • https://openalex.org/W3214020415
  • https://openalex.org/W4200369886
  • https://openalex.org/W4210660946
  • https://openalex.org/W4229333634