The Economic Load Dispatch (ELD) problem is an essential aspect of power system planning and operational scheduling. Different techniques and algorithms have been recommended to solve it, aiming to minimize the cost of power generation with satisfying the load requirements. In this paper, a new algorithm called Electric Fish Optimization (EFO) is used to solve the ELD problem by considering the line losses, ramp rate limits, maximum and minimum capacities of the generators and prohibited operating zones (POZ). The algorithm has been utilized in test systems consisting of 6 and 15 units and its outcomes have been compared to those from previous research studies. The proposed algorithm has been shown to achieve minimum cost, indicating its superiority and effectiveness in addressing power system planning challenges. It is evident that the presented algorithm offers a valuable solution for optimizing ELD problems.
Ekonomik Yük Dağıtımı (EYD) problemi, güç sistemi ve güç sisteminin işletimi planlamasında çok önemli bir alandır. Bu problem çözmek için yük talebini karşılarken elektrik üretim maliyetini en aza indirmeyi amaçlayan farklı teknikler ve algoritmalar önerilmiştir. Bu çalışmada, hat kayıpları, rampa hız limitleri, jeneratörlerin maksimum ve minimum kapasiteleri ile yasak çalışma bölgeleri dikkate alınarak EYD problemini çözmek için Elektrik Balığı Optimizasyonu (EBO) adı verilen yeni bir algoritma kullanılmıştır. Algoritma 6 ve 15 birimden oluşan test sistemlerinde uygulanmıştır ve sonuçları daha önce yapılan araştırmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın, güç sistemi planlama zorluklarını ele almadaki üstünlüğünü ve etkinliğini gösteren minimum maliyete ulaştığı gösterilmiştir. Önerilen algoritmanın EYD problemlerini optimize etmek için değerli bir çözüm sunduğu sonucuna varılmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Power Plants |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | April 8, 2024 |
Publication Date | April 15, 2024 |
Submission Date | November 13, 2023 |
Acceptance Date | March 4, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 13 Issue: 2 |