Transmission line planning using global best artificial bee colony method

Transmission line planning using global best artificial bee colony method

Introduction. Network expansion, substation planning, generating expansion planning, and load forecasting are all aspects of modern power system planning. The aim of this work is to solve network planning considering both future demand and all equality and inequality constraints. The transmission ne...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2023
Main Author: Desai, J. P.
Format: Article
Language:English
Published: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2023
Subjects:
artificial intelligence
artificial bee colony
transmission line network planning
load flow analysis
Online Access:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/267178
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Electrical Engineering & Electromechanics

Institution

Electrical Engineering & Electromechanics
id eiekhpieduua-article-267178
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
baseUrl_str
datestamp_date 2023-08-21T18:26:45Z
collection OJS
language English
topic artificial intelligence
artificial bee colony
transmission line network planning
load flow analysis
spellingShingle artificial intelligence
artificial bee colony
transmission line network planning
load flow analysis
Desai, J. P.
Transmission line planning using global best artificial bee colony method
topic_facet artificial intelligence
artificial bee colony
transmission line network planning
load flow analysis
штучний інтелект
штучна бджолина родина
планування мережі ЛЕП
аналіз потоку навантаження
format Article
author Desai, J. P.
author_facet Desai, J. P.
author_sort Desai, J. P.
title Transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_short Transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_full Transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_fullStr Transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_full_unstemmed Transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_sort transmission line planning using global best artificial bee colony method
title_alt Transmission line planning using global best artificial bee colony method
description Introduction. Network expansion, substation planning, generating expansion planning, and load forecasting are all aspects of modern power system planning. The aim of this work is to solve network planning considering both future demand and all equality and inequality constraints. The transmission network design problem for the 6-bus system is considered and addressed using the Global Best Artificial Bee Colony (GABC) method in this research. The program is written in the Matrix Laboratory in MATLAB environment using the proposed methodology. Novelty of the work consist in considering the behavior of bees to find food source in most optimized way in nature with feature of user based accuracy selection and speed of execution selection on any scale of the system to solve Transmission Lines Expansion Problem (TLEP). The proposed method is implemented on nonlinear mathematical function and TLEP function. When demand grows, the program output optimally distributes new links between new generation buses and old buses, determines the overall minimum cost of those links, and determines if those linkages should meet power system limits. Originality of the proposed method is that it eliminated the need of load shedding while planning the future demand with GABC method. Results are validated using load flow analysis in electrical transient analyzer program, demonstrating that artificial intelligence approaches are accurate and particularly effective in non-linear transmission network planning challenges. Practical value of the program is that it can use to execute cost oriented complex transmission planning decision.
publisher National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
publishDate 2023
url http://eie.khpi.edu.ua/article/view/267178
work_keys_str_mv AT desaijp transmissionlineplanningusingglobalbestartificialbeecolonymethod
first_indexed 2025-07-17T11:49:33Z
last_indexed 2025-07-17T11:49:33Z
_version_ 1850412091972780032
spelling eiekhpieduua-article-2671782023-08-21T18:26:45Z Transmission line planning using global best artificial bee colony method Transmission line planning using global best artificial bee colony method Desai, J. P. artificial intelligence artificial bee colony transmission line network planning load flow analysis штучний інтелект штучна бджолина родина планування мережі ЛЕП аналіз потоку навантаження Introduction. Network expansion, substation planning, generating expansion planning, and load forecasting are all aspects of modern power system planning. The aim of this work is to solve network planning considering both future demand and all equality and inequality constraints. The transmission network design problem for the 6-bus system is considered and addressed using the Global Best Artificial Bee Colony (GABC) method in this research. The program is written in the Matrix Laboratory in MATLAB environment using the proposed methodology. Novelty of the work consist in considering the behavior of bees to find food source in most optimized way in nature with feature of user based accuracy selection and speed of execution selection on any scale of the system to solve Transmission Lines Expansion Problem (TLEP). The proposed method is implemented on nonlinear mathematical function and TLEP function. When demand grows, the program output optimally distributes new links between new generation buses and old buses, determines the overall minimum cost of those links, and determines if those linkages should meet power system limits. Originality of the proposed method is that it eliminated the need of load shedding while planning the future demand with GABC method. Results are validated using load flow analysis in electrical transient analyzer program, demonstrating that artificial intelligence approaches are accurate and particularly effective in non-linear transmission network planning challenges. Practical value of the program is that it can use to execute cost oriented complex transmission planning decision. Вступ. Розширення мережі, планування підстанцій, планування розширення виробництва та прогнозування навантаження - все це аспекти планування сучасної енергосистеми. Мета цієї роботи полягає в тому, щоб вирішити мережеве планування з урахуванням як майбутнього попиту, так і всіх обмежень рівності та нерівності. У цьому дослідженні проблема проектування мережі передачі для системи з шістьма шинами розглядається і вирішується з використанням методу Global Best Artificial Bee Colony (GABC). Програма написана у Matrix Laboratory у середовищі MATLAB за запропонованою методикою. Новизна роботи полягає у розгляді поведінки бджіл для пошуку джерела їжі найбільш оптимальним способом у природі з можливістю вибору користувачем точності та вибору швидкості виконання у будь-якому масштабі системи для вирішення проблеми розширення ліній електропередачі (TLEP). Пропонований метод реалізований на нелінійній математичній функції та функції TLEP. Коли попит зростає, вихідні дані програми оптимально розподіляють нові з’єднання між шинами нового покоління та старими шинами, визначають загальну мінімальну вартість цих з’єднань та визначають, чи ці з’єднання повинні відповідати обмеженням енергосистеми. Оригінальність запропонованого методу полягає в тому, що він усунув необхідність скидання навантаження під час планування майбутнього попиту методом GABC. Результати підтверджуються за допомогою аналізу потоку навантаження у програмі аналізу перехідних процесів, демонструючи, що підходи штучного інтелекту точні та особливо ефективні під час вирішення завдань планування нелінійної мережі передачі. Практична цінність програми полягає в тому, що вона може бути використана для виконання економічно орієнтованого комплексного рішення щодо планування передачі. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2023-08-21 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/267178 10.20998/2074-272X.2023.5.12 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 5 (2023); 83-86 Электротехника и Электромеханика; № 5 (2023); 83-86 Електротехніка і Електромеханіка; № 5 (2023); 83-86 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/267178/279990 Copyright (c) 2023 J. P. Desai http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Similar Items