Improved Directional Bat Algorithm Based Electric Power Dispatch

Diljinder Singh; Jaspreet Singh Dhillon

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Improved Directional Bat Algorithm Based Electric Power Dispatch

机译：基于电力调度的改进的方向蝙蝠算法

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No single metaheuristic search algorithm can be adjudged universally best general-purpose optimizer. The performance of search algorithms mainly depends upon the weightage assigned to global and local search strategies. This paper proposed an improved directional bat optimizer to minimize the operating cost of the electric power dispatch (EPD) problem that establishes a balance between global and local search strategies. Improved directional bat algorithm exploits directional echolocation bat behavior, directional exploration, neighborhood search and opposition based learning for generation jumping. The directional bat algorithm acts as a global search tool whereas exploration in each direction and neighborhood search performs local search. Opposition learning improves convergence with diversity. An effect of valve-point loading introduces a discontinuity in cost characteristics. The EPD problem addresses energy balance, generator capacity, ramp-rate limits and prohibited operating zones (POZ) avoidance constraints. An iterative technique handles energy balance constraint. The generation is adjusted to avoid the violation of generation capacity, ramp-rate limit and POZ constraints. The proposed algorithm is verified on various electric power systems. The results verify that the proposed algorithm is a potential algorithm to solve EPD problems as it competes with recent existing algorithms undertaken for comparison.

机译：没有单一的成像搜索算法可以允许普遍最佳的通用优化器。搜索算法的性能主要取决于分配给全局和本地搜索策略的重量。本文提出了一种改进的方向蝙蝠优化器，以最大限度地减少在全球和本地搜索策略之间建立平衡的电力调度（EPD）问题的运营成本。改进的定向蝙蝠算法利用方向呼应蝙蝠行为，定向探索，邻域搜索和基于生成跳跃的学习。定向BAT算法充当全球搜索工具，而每个方向和邻域搜索的探索执行本地搜索。反对派学习改善了多样性的融合。阀点加载的效果引入了成本特性的不连续性。 EPD问题解决了能量平衡，发电机容量，斜率限制和禁止的操作区（POZ）避免限制。迭代技术处理能量平衡约束。调整这一代以避免违反生成容量，斜率限制和POZ约束。在各种电力系统上验证了所提出的算法。结果验证了所提出的算法是解决EPD问题的潜在算法，因为它与最近的现有算法相比进行比较。

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来源
《Electric Power Components and Systems》 |2020年第20期|2089-2105|共17页
作者
Diljinder Singh; Jaspreet Singh Dhillon;
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作者单位

Sant Longowal Institute of Engineering & Technology Sangrur Punjab India;

Sant Longowal Institute of Engineering & Technology Sangrur Punjab India;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
economic power dispatch; directional echolocation; bat algorithm; exploration; opposition-based learning; local search;

机译：经济权力派遣;定向呼应区;BAT算法;勘探;基于反对的学习;本地搜索;

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