Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giảm thiểu chi phí sản xuất năng lượng trong hệ thống phát điện đồng phát nhiệt và điện sử dụng thuật toán tối ưu hóa chim cúc cu
Tóm tắt
Trong bài báo này, thuật toán tối ưu hóa chim cúc cu được áp dụng để giải quyết vấn đề giảm thiểu chi phí sản xuất năng lượng trong hệ thống phát điện đồng phát nhiệt và điện (CHP). Vấn đề này còn được gọi là bài toán phân phối kinh tế nhiệt và điện kết hợp, nhằm tìm kiếm các giá trị tối ưu cho sản xuất điện và nhiệt của từng đơn vị CHP để giảm thiểu tổng chi phí sản xuất. Thuật toán tối ưu hóa chim cúc cu là một thuật toán metaheuristic mới, được lấy cảm hứng từ cuộc sống của một loài chim, gọi là chim cúc cu. Lối sống đặc biệt của những con chim này cùng với các đặc điểm trong việc đẻ trứng và chăm sóc con đã là động lực cơ bản cho sự phát triển của thuật toán này. Khác với một số phương pháp trước đây, tác động của điểm van được xem xét trong hàm chi phí và được thể hiện rõ ràng trong hàm chi phí đa thức thông thường dưới dạng thành phần sin tuyệt đối. Phương pháp đề xuất được áp dụng cho ba hệ thống thử nghiệm với quy mô nhỏ (với ba trường hợp thử nghiệm khác nhau), vừa và lớn để đánh giá hiệu suất và tính khả thi của nó. Các kết quả thu được cho thấy chất lượng giải pháp cao hơn và hiệu suất vượt trội của phương pháp thuật toán tối ưu hóa chim cúc cu so với nhiều phương pháp hiện có.
Từ khóa
#thuật toán tối ưu hóa chim cúc cu #giảm thiểu chi phí sản xuất năng lượng #hệ thống phát điện đồng phát nhiệt và điện #phân phối kinh tế #chi phí sản xuấtTài liệu tham khảo
Alipour, M., Mohammadi-Ivatloo, B., & Zare, K. (2014). Stochastic risk-constrained short-term scheduling of industrial cogeneration systems in the presence of demand response programs. Applied Energy, 136, 393–404.
Ameryan, M., Akbarzadeh Totonchi, M. R., & Seyyed Mahdavi, S. J. (2014). Clustering based on Cuckoo optimization algorithm. In Intelligent Systems (ICIS), 2014 Iranian Conference on 2014 (pp. 1–6): IEEE.
Ferreira, V. R., Augusto, C. M., Ribeiro, J. B., Gaspar, A. R., & Costa, J. J. (2015). Increasing the efficiency of high temperature furnaces through a topping cycle cogeneration—a case study. Energy Efficiency, 8(1), 85–95.
Fister, I., & Yang, X.-S. (2015). A short discussion about “Economic optimization design of shell-and-tube heat exchangers by a cuckoo-search-algorithm”. Applied Thermal Engineering, 76, 535–537.
Gandomi, A. H., Yang, X.-S., & Alavi, A. H. (2013). Cuckoo search algorithm: a metaheuristic approach to solve structural optimization problems. Engineering With Computers, 29(1), 17–35.
Huang, S.-H., & Lin, P.-C. (2013). A harmony-genetic based heuristic approach toward economic dispatching combined heat and power. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 53, 482–487.
Johansson, M. T., & Soderstrom, M. (2014). Electricity generation from low-temperature industrial excess heat-an opportunity for the steel industry. Energy Efficiency, 7(2), 203–215.
Khorram, E., & Jaberipour, M. (2011). Harmony search algorithm for solving combined heat and power economic dispatch problems. Energy Conversion and Management, 52(2), 1550–1554.
Le Anh, T. N., Vo, D. N., Ongsakul, W., Vasant, P., & Ganesan, T. (2015). Cuckoo optimization algorithm for optimal power flow. In Proceedings of the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems, Volume 1, (pp. 479–493): Springer.
Mellal, M. A., & Williams, E. J. (2014). Parameter optimization of advanced machining processes using cuckoo optimization algorithm and hoopoe heuristic. Journal of Intelligent Manufacturing, 1-16.
Mellal, M. A., Adjerid, S., Williams, E. J., & Benazzouz, D. (2012). Optimal replacement policy for obsolete components using cuckoo optimization algorithm based-approach: dependability context. Journal of Scientific and Industrial Research, 71(11), 715–721.
Mellal, M. A., Adjerida, S., & Williamsb, E. J. (2013). Optimal selection of obsolete tools in manufacturing systems using cuckoo optimization algorithm. Chemical Engineering, 33.
Meng, K., Wang, H. G., Dong, Z., & Wong, K. P. (2010). Quantum-inspired particle swarm optimization for valve-point economic load dispatch. Power Systems, IEEE Transactions on, 25(1), 215–222.
Mohammadi-Ivatloo, B., Rabiee, A., Soroudi, A., & Ehsan, M. (2012). Iteration PSO with time varying acceleration coefficients for solving non-convex economic dispatch problems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 42(1), 508–516.
Mohammadi-Ivatloo, B., Moradi-Dalvand, M., & Rabiee, A. (2013a). Combined heat and power economic dispatch problem solution using particle swarm optimization with time varying acceleration coefficients. Electric Power Systems Research, 95, 9–18.
Mohammadi-Ivatloo, B., Rabiee, A., & Soroudi, A. (2013b). Non-convex dynamic economic power dispatch problems solution using hybrid immune-genetic algorithm. IEEE Systems Journal, 7(4), 777–785.
Nguyen, T. T., & Truong, A. V. (2015). Distribution network reconfiguration for power loss minimization and voltage profile improvement using cuckoo search algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 68, 233–242.
Piperagkas, G., Anastasiadis, A., & Hatziargyriou, N. (2011). Stochastic PSO-based heat and power dispatch under environmental constraints incorporating CHP and wind power units. Electric Power Systems Research, 81(1), 209–218.
Rajabioun, R. (2011). Cuckoo optimization algorithm. Applied Soft Computing, 11(8), 5508–5518.
Ramesh, V., Jayabarathi, T., Shrivastava, N., & Baska, A. (2009). A novel selective particle swarm optimization approach for combined heat and power economic dispatch. Electric Power Components and Systems, 37(11), 1231–1240.
Roy, P. K., Paul, C., & Sultana, S. (2014). Oppositional teaching learning based optimization approach for combined heat and power dispatch. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 57, 392–403.
Salgado, F., & Pedrero, P. (2008). Short-term operation planning on cogeneration systems: a survey. Electric Power Systems Research, 78(5), 835–848.
Song, Y., Chou, C., & Stonham, T. (1999). Combined heat and power economic dispatch by improved ant colony search algorithm. Electric Power Systems Research, 52(2), 115–121.
Su, C.-T., & Chiang, C.-L. (2004). An incorporated algorithm for combined heat and power economic dispatch. Electric Power Systems Research, 69(2), 187–195.
Subbaraj, P., Rengaraj, R., & Salivahanan, S. (2009). Enhancement of combined heat and power economic dispatch using self adaptive real-coded genetic algorithm. Applied Energy, 86(6), 915–921.
Vasebi, A., Fesanghary, M., & Bathaee, S. (2007). Combined heat and power economic dispatch by harmony search algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 29(10), 713–719.
Wang, L., & Singh, C. (2008). Stochastic combined heat and power dispatch based on multi-objective particle swarm optimization. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 30(3), 226–234.
Wong, K. P., & Algie, C. (2002). Evolutionary programming approach for combined heat and power dispatch. Electric Power Systems Research, 61(3), 227–232.
Yang, X.-S., & Deb, S. (2009). Cuckoo search via Lévy flights. In Nature & Biologically Inspired Computing, 2009. NaBIC 2009. World Congress on, 2009 (pp. 210-214): IEEE.