On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm

On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm

In recent years, the problem of voltage instability has received special attention from many utilities and researchers. The present paper deals with the on-line evaluation of voltage stability in power system using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The developed ANFIS model takes the vo...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2019
Автори: Bourzami, A., Amroune, M., Bouktir, T.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут технічних проблем магнетизму НАН України 2019
Назва видання:Електротехніка і електромеханіка
Теми:
Електричні станції, мережі і системи
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/159061
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm / A. Bourzami, M. Amroune, T. Bouktir // Електротехніка і електромеханіка. — 2019. — № 2. — С. 47-54. — Бібліогр.: 37 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-159061
record_format dspace
spelling irk-123456789-1590612019-09-22T01:25:26Z On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm Bourzami, A. Amroune, M. Bouktir, T. Електричні станції, мережі і системи In recent years, the problem of voltage instability has received special attention from many utilities and researchers. The present paper deals with the on-line evaluation of voltage stability in power system using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The developed ANFIS model takes the voltage magnitudes and their phases obtained from the weak buses in the system as input variables. The weak buses identification is formulated as an optimization problem considering the operating cost, the real power losses and the voltage stability index. The recently developed Moth-Flame Optimization (MFO) algorithm was adapted to solve this optimization problem. The validation of the proposed on-line voltage stability assessment approach was carried out on IEEE 30-bus and IEEE 118-bus test systems. The obtained results show that the proposed approach can achieve a higher accuracy compared to the Multi-Layer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) neural networks. В последние годы проблема нестабильности напряжения привлекла особое внимание многих служб эксплуатации и исследователей. Настоящая статья посвящена оценке в режиме онлайн стабильности напряжения в энергосистеме с использованием адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS). Разработанная модель ANFIS принимает в качестве входных переменных величины напряжения и их фазы, полученные от шин в системе. Идентификация шин сформулирована как задача оптимизации, учитывающая эксплуатационные расходы, реальные потери мощности и показатель стабильности напряжения. Недавно разработанный алгоритм оптимизации методом мотылька и пламени (MFO) адаптирован для решения данной задачи оптимизации. Проверка предложенного подхода к онлайн оценке стабильности напряжения в сети проводилась на тестовых системах IEEE с 30 шинами и IEEE со 118 шинами. Полученные результаты показывают, что предлагаемый подход может обеспечить более высокую точность по сравнению с многоуровневыми нейронными сетями (MLP) и нейронными сетями с радиальными базисными функциями (RBF). 2019 Article On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm / A. Bourzami, M. Amroune, T. Bouktir // Електротехніка і електромеханіка. — 2019. — № 2. — С. 47-54. — Бібліогр.: 37 назв. — англ. 2074-272X DOI: https://doi.org/10.20998/2074-272X.2019.2.07 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/159061 621.3 en Електротехніка і електромеханіка Інститут технічних проблем магнетизму НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Електричні станції, мережі і системи
Електричні станції, мережі і системи
spellingShingle Електричні станції, мережі і системи
Електричні станції, мережі і системи
Bourzami, A.
Amroune, M.
Bouktir, T.
On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
Електротехніка і електромеханіка
description In recent years, the problem of voltage instability has received special attention from many utilities and researchers. The present paper deals with the on-line evaluation of voltage stability in power system using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The developed ANFIS model takes the voltage magnitudes and their phases obtained from the weak buses in the system as input variables. The weak buses identification is formulated as an optimization problem considering the operating cost, the real power losses and the voltage stability index. The recently developed Moth-Flame Optimization (MFO) algorithm was adapted to solve this optimization problem. The validation of the proposed on-line voltage stability assessment approach was carried out on IEEE 30-bus and IEEE 118-bus test systems. The obtained results show that the proposed approach can achieve a higher accuracy compared to the Multi-Layer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) neural networks.
format Article
author Bourzami, A.
Amroune, M.
Bouktir, T.
author_facet Bourzami, A.
Amroune, M.
Bouktir, T.
author_sort Bourzami, A.
title On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
title_short On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
title_full On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
title_fullStr On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
title_full_unstemmed On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm
title_sort on-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and moth-flame optimization algorithm
publisher Інститут технічних проблем магнетизму НАН України
publishDate 2019
topic_facet Електричні станції, мережі і системи
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/159061
citation_txt On-line voltage stability evaluation using neuro-fuzzy inference system and Moth-Flame optimization algorithm / A. Bourzami, M. Amroune, T. Bouktir // Електротехніка і електромеханіка. — 2019. — № 2. — С. 47-54. — Бібліогр.: 37 назв. — англ.
series Електротехніка і електромеханіка
work_keys_str_mv AT bourzamia onlinevoltagestabilityevaluationusingneurofuzzyinferencesystemandmothflameoptimizationalgorithm
AT amrounem onlinevoltagestabilityevaluationusingneurofuzzyinferencesystemandmothflameoptimizationalgorithm
AT bouktirt onlinevoltagestabilityevaluationusingneurofuzzyinferencesystemandmothflameoptimizationalgorithm
first_indexed 2023-05-20T17:56:31Z
last_indexed 2023-05-20T17:56:31Z
_version_ 1796154447857975296

Схожі ресурси