In this section

    Transmission expansion planning using artificial intelligent tools.

    (1999) Transmission expansion planning using artificial intelligent tools. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    10302.pdf
    Download (5MB) | Preview

    Arabic Abstract

    تتلخص هذه الرسالة في إيجاد طريقة لحل مشكلة تخطيط شبكات الضغط العالي باستخدام طريقة حديثة سميت بـ (أدوات الذكاء الصناعي) ، التقنية التي دخلت في تصميم هذه الطريقة هي الشبكة الدماغية الصناعية والنظرية الجينية وطريقة البحث الرياضي المعروف بالبحث في المنطقة المحرمة ، الهدف المرجو من ذلك هو تخفيف تكلفة الاستثمار الإجمالية وتقليل تكلفة المفقود من الطاقة خلال عملية النقل مع مراعاة بعض الموانع التقنية والاقتصادية التي يجب أخذها بعين الاعتبار . تم تجربة هذه الطريقة من خلال استخدام شبكة صغيرة مكونة من ست محطات ، وكذلك تمت مقارنتها مع طريقة البرمجة الخطية ، وكذلك البرمجة الغير خطية ذات الدرجة الثانية ، وللتأكيد من موثوقية هذه الطريقة في حل مشكلات الشبكات ذات المحطات الكثيرة ، فإنه تم تطبيقها على شبكة الجمعية العالمية للمهندسين الكهربائيين والإلكترونيين ذات الضغط العالي (230 و 138) كيلو فولت المكونة من (25 محطة ، وبما أن النتائج أثبتت بأنها طريقة ناجحة ذات إطار تنافسي مع الطرق الأخرى في حل هذا النوع من المشاكل فإنها طبقت على شبكة الضغط العالي (380) كيلو فولت لكهرباء الشرقية وقدمت عدة تخطيطات مقترحة للعشر سنوات المقبلة .

    English Abstract

    The Transmission Expansion Planning Problem was solved using the Artificial Intelligent (AI) methods. These methods combine three techniques, which are Artificial Neural Network (ANN), Genetic Algorithm (GA) and Tabu Search (TS). The main goal is to minimize the investment and the power loss costs in a way that satisfies the defined constraints as shown in the objective function. These methods were tested and compared with the Linear and Quadratic Programming Model through the application of a small (six-bus) system. The performance was also checked through the IEEE-25 Bus System. The results showed the AI methods are reliable for the solution of the problem. Moreover, the method was used to determine the next ten years expansion plans for the SCECO - East's 380KV network.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Electrical
    Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
    Committee Advisor: El-Amin, Ibrahim M.
    Committee Members: Bettayeb, Mammar and Al-Duwaish, Hussain and Al-Hamouz, Zakariya M and Chokri, Belhaj
    Depositing User: Mr. Admin Admin
    Date Deposited: 22 Jun 2008 14:01
    Last Modified: 01 Nov 2019 13:59
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/10302