Title
Адаптивна оптимизација инспирисана ветром и алгоритам роја ноћних лептира у решавању проблема економичне расподеле снага генератора
Creator
Јевтић, М.Милена
Copyright date
2018
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Deliti pod istim uslovima 3.0 Srbija (CC BY-NC-SA 3.0)
License description
Dozvoljavate umnožavanje, distribuciju i javno saopštavanje dela, i prerade, ako se navede ime autora na način odredjen od strane autora ili davaoca licence i ako se prerada distribuira pod istom ili sličnom licencom. Ova licenca ne dozvoljava komercijalnu upotrebu dela i prerada. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/rs/deed.sr_LATN Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Theses Type
Докторска дисертација
Other responsibilities
mentor
Јовановић, Ненад
University
Univerzitet u Prištini
Faculty
Fakultet tehničkih nauka
Alternative title
Adaptive wind driven optimization and moth swarm algorithm in solving economic emission dispatch problem
Publisher
[М. М.Јевтић]
Format
PDF/A (158 listova)
Abstract (sr)
U ovom radu su primenjeni algoritam roja noćnih leptira (MSA) i adaptivna optimizacija inspirisana vetrom (AWDO) za rešavanje nelinearnog problema ekonomične raspodele snaga (ERS) generatora u termoelektranama. Utvrđeno je da ovi algoritmi imaju visoku efikasnost u rešavanju ERS problema i izvršena je statistička analiza ponašanja ovih algoritama. Algoritmi MSA i AWDO su testirani na standardnim IEEE test sistemima sa 3 i 6 generatora i pokazali su bolje performanse u odnosu na algoritme primenjivane u publikovanoj literaturi. Zatim je problem ERS proširen problemom lanca snabdevanja električnom energijom na deregulisanom tržištu pa je takav integrisani problem rešavan primenom AWDO. Na rezultate dobijene testiranjem algoritama primenjeni su statistički parametarski i neparametarski testovi kako bi se utvrdila razlika u ponašanju algoritama pri dobijanju rezultata na pojedinačnim funkcijama ERS problema i na svim funkcijama zajedno i kako bi se utvrdilo da li se mogu generalizovati zaključci iz konkretnih skupova rešenja na celu populaciju mogućih rešenja. Rezultati statističke analize su pokazali da se algoritmi ponašaju različito za različite funkcije ERS problema tj., da jedan algoritam ne može biti najbolji za svaku funkciju. To znači da je pri rešavanju problema koji se sastoji od većeg broja funkcija bolje primeniti veći broj odgovarajućih algoritama umesto jednog.
Abstract (en)
In this work, the metaheuristic optimization algorithms: Moth Swarm Algorithm (MSA) and Adaptive Wind Driven Optimization (AWDO) are applied to solve the nonlinear problem of the economic emission dispatch (EED) in thermal power plants. It was established that these algorithms have high efficiency in solving EED problem and a statistical analysis of the behavior of these algorithms was performed. The MSA and AWDO algorithms were tested on standard IEEE test systems with 3 and 6 generators and showed better performance compared to the algorithms applied in the published literature. Then the EED problem is expanded by the problem of the electricity supply chain on the deregulated market, and such integrated problem is solved using AWDO. On the results obtained by testing the algorithms, statistical parametric and nonparametric tests were applied in order to determine the difference in the behavior of the algorithms in obtaining the results on the individual functions of the EED problem and on all functions together, and in order to determine whether the conclusions from the concrete sets of solutions can be generalized on the whole population of possible solutions. The results of statistical analysis have shown that algorithms behave differently for different functions of the EED problem, i.e., that one algorithm can not be the best for each function. This means that when solving a problem consisting of a number of functions, it is better to apply a greater number of appropriate algorithms instead of one.
Authors Key words
računarska inteligencija, evolucionarno računarstvo, optimizacija rojevima čestica, računari u obradi informacija, računarstvo u elektroenergetici.
Authors Key words
computational intelligence, evolutionary computation, particle swarm optimization, computers and information processing, power engineering computing.
Type
Текст
Abstract (sr)
U ovom radu su primenjeni algoritam roja noćnih leptira (MSA) i adaptivna optimizacija inspirisana vetrom (AWDO) za rešavanje nelinearnog problema ekonomične raspodele snaga (ERS) generatora u termoelektranama. Utvrđeno je da ovi algoritmi imaju visoku efikasnost u rešavanju ERS problema i izvršena je statistička analiza ponašanja ovih algoritama. Algoritmi MSA i AWDO su testirani na standardnim IEEE test sistemima sa 3 i 6 generatora i pokazali su bolje performanse u odnosu na algoritme primenjivane u publikovanoj literaturi. Zatim je problem ERS proširen problemom lanca snabdevanja električnom energijom na deregulisanom tržištu pa je takav integrisani problem rešavan primenom AWDO. Na rezultate dobijene testiranjem algoritama primenjeni su statistički parametarski i neparametarski testovi kako bi se utvrdila razlika u ponašanju algoritama pri dobijanju rezultata na pojedinačnim funkcijama ERS problema i na svim funkcijama zajedno i kako bi se utvrdilo da li se mogu generalizovati zaključci iz konkretnih skupova rešenja na celu populaciju mogućih rešenja. Rezultati statističke analize su pokazali da se algoritmi ponašaju različito za različite funkcije ERS problema tj., da jedan algoritam ne može biti najbolji za svaku funkciju. To znači da je pri rešavanju problema koji se sastoji od većeg broja funkcija bolje primeniti veći broj odgovarajućih algoritama umesto jednog.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.