KFUPM ePrints

Unit commitment by artificial intelligence techniques.

Mantawy, Abdel-aal Hassan Ismail. (1997) Unit commitment by artificial intelligence techniques. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
8Mb

Arabic Abstract

تهدف هذه الأطروحة إلى دراسة مشكلة الجدولة المثالية على المدى القصير لوحدات التوليد الحراري وهي تعتبر الجزء الأعظم في جدولة نظم التوليد في نظم القوى الكهربية . ويمكن اعتبار مشكلة الجدولة المثالية لوحدات التوليد في نظم القوى الكهربية مكونة من إيجاد الحل الأمثل لمشكلتين مرتبطتين : الأولى في جدولة وحدات التوليد وهي مسألة كثيرة التباديل والثانية إيجاد الحل الأمثل لمسألة توزيع الأحمال بين وحدات التوليد بطريقة اقتصادية وهي مسألة غير خطية . ومما دفعنا لتطبيق طرق الذكاء الصناعي في حل مشكلة الجدولة المثالية لوحدات التوليد في نظم القوى الكهربية هو الاهتمام المتزايد بتطبيقات هذه الطرق في حل قضايات نظم القوى الكهربية . والطرق التي تم استخدامها هي : تمثيل التخمير (simulated annealing) ، البحث المقيد (tabu search) والخوارزميات الجينية (genetic algorithms) بالإضافة إلى الخوارزميا المهجنة (hybrid algorithms) . في هذه الأطروحة تم عمل سبعة برامج مختلفة للكمبيوتر لحل هذه المسألة . اثنين من هذه البرامج يعتبر تنفيذ جديد لطرق تم استخدامها من قبل في حل المسألة ، وهاتين الطريقتين هما : تمثيل التخمير والخوارزميات الجينية . أما الخمسة برامج الأخرى فيتم تطبيقها لحل هذه المسألة للمرة الأولى والطرق هي : البحث المقيد السهل والبحث المقيد المتطور وثلث خوارزميات مهجنة كالآتي : هجين بين تمثيل التخمير والبحث المقيد هجين بين البحث المقيد والخوارزميات اللجينية وهجين بين الطرق الثلاث تمثيل التخمير ، البحث المقيد والخوارزميات الجينية . ولتحسين أداء هذه البرامج فقد تم اقتراح قواعد جديدة لإيجاد حلول للمسألة بطريقة عشوائية ذات كفاءة عالية ، وفي نفس الوقت تحقق كل القيود المفروضة في المسألة . وفي سبيل تحقيق نتائج أفضل فقد تم عمل برنامج جديد لإيجاد الحل الأمثل لمسألة توزيع الأحمال بين وحدات التوليد بطريقة اقتصادية . وقد تم تطبيق جميع البرامج على أربع أنظمة مختلفة في الصعوبة ثلاث منها مأخوذة من نشرات علمية معروفة ومحلولة بطرق مختلفة والنظام الرابع مأخوذ من الشركة السعودية الموحدة للكهرباء في المنطقة الشرقية ، وقد جاءت النتائج التي حصلنا عليها في هذه الأطروحة أفضل من الحلول المنشورة لهذه الأنظمة في النشرات العلمية .

English Abstract

The present work deals with thermal generation scheduling, which could be considered the major part of overall scheduling problem of hydrothermal power systems. In the present work, seven different AI-based algorithms have been developed to solve the UCP. Two of these algorithms namely, simulated annealing and genetic algorithms, are implemented in a novel way. The other five proposed algorithms are applied for the first time to solve the UCP. These algorithms are a Simple Tabu Search Algorithm (STSA), and Advanced Tabu Search Algorithm (ATSA) a hybrid of Simulated annealing and Tabu search algorithms (ST), a hybrid of Genetic and Tabu search algorithms (GT), and a hybrid of Genetic, Simulated annealing, and Tabu search algorithms (GST). All the proposed algorithms have been tested on several practical systems reported in the literature, with different complexities. The numerical results obtained by the proposed algorithms are supeior to the results reported in the literature.



Item Type:Thesis (PhD)
Date:June 1997
Date Type:Completion
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Creators:Mantawy, Abdel-aal Hassan Ismail.
Committee Advisor:Abdel-Magid, Youssef L.
Committee Members:Al-Shehri, Abdallah M. and Selim, Shokri Z. and Farag, Ahmad S. and Al-Amin, Ibrahim M. and Bakhashwain, Jamil M.
ID Code:10142
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 16:57
Last Modified:25 Apr 2011 10:03

Repository Staff Only: item control page