بهبود برآورد و عملکرد در پخش بار بهینه با استفاده از شبکۀ عصبی بیزین

نویسندگان

دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز

چکیده

طراحی و توسعۀ آیندۀ سیستم با توجه به رشد بار ولزوم اضافه کردن ژنراتورها، ترانسفورماتورها و خطوط جدید در سیستم قدرت، بدون مطالعۀ پخش بار امکان‌پذیر نیست. ضرورت مطالعات پخش بار بهینه نیز علاوه بر موارد ذکرشده برای پخش بار جهت رسیدن به توابع هدف است که در این مقاله، هزینۀ سوخت ژنراتورها، تلفات توان اکتیو شبکه و شاخص بارپذیری شبکه مورد استفاده قرار گرفته است. بنابراین با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی و مقایسۀ دو الگوریتم پس‌انتشار خطا از این نوع شبکه و تعریف مدل، به بررسی و تحلیل پخش بار بهینه پرداخته شده است. با استفاده از نمایه‌های ارزیابی مدل و آزمون مرگان-گرنجر-نیوبلد (MGN) عملکرد این دو الگوریتم مورد تحلیل و مقایسه قرار گرفته‌اند. از روش آماری بوت استرپینگ نیز برای رسیدن به بهترین عملکرد برای بهبود برآورد پخش بار بهینه استفاده شده است. به‌منظور کاهش گام‌ها با خطای کمتر از 1% برای بهبود برآورد پخش بار بهینه با بهینه‌سازی توابع تک‌هدفۀ مذکور، شبکه‌های عصبی بیزین و پرسپترون در شبکۀ استاندارد 30 شین IEEE مورد بررسی قرار گرفته‌اند. نتایج، نقش مؤثر شبکۀ عصبی بیزین بوت استرپ‌شده را از لحاظ عملکرد در نرم‌افزار متلب نشان می‌دهد.

کلیدواژه‌ها


[1] MacKay, D. J. C., "Bayesian Interpolation. Neural Computation", Vol. 4, pp. 415-447, 1992. [2] Neal, R. M., "Bayesian Training of Backpropagation Networks by The Hybrid Monte Carlo Method", Citeseer 1992. [3] Govindaraju, R. S. and Rao, A. R., "Artificial Neural Networks in Hydrology", Vol. 36: Springer Science & Business Media, 2013. [4] Guha, N., Wu, X., Efendiev, Y., Jin, B., and Mallick, B. K., "A Variational Bayesian Approach for Iinverse Problems with Skew-t Error Distributions", Journal of Computational Physics, Vol. 301, pp. 377-393, 2015. [5] Shin, D. W. and Hwang, E., "Stationary Bootstrapping for Cointegrating Regressions", Statistics & Probability Letters, Vol. 83, pp. 474-480, 2013. [6] کاظمی، احد، «سیستم‌های قدرت الکتریکی جلد اول و دوم»، انتشارات دانشگاه علم و صنعت ایران، 1389. [7] Rukšenaitea, J. and Vaitkusb, P., "Prediction of Composite Indicators Using Combined Method of Extreme Learning Machine and Locally Weighted Regression", Nonlinear Analysis, Vol. 17, pp. 238-251, 2012. [8] MacKay, D. J., "Probable Networks and Plausible Predictions—a Review of Practical Bayesian Methods for Supervised Neural Networks", Network: Computation in Neural Systems, Vol. 6, pp. 469-505, 1995. [9] MacKay, D. J., "A Practical Bayesian Framework for Backpropagation Networks", Neural computation, Vol. 4, pp. 448-472, 1992. [10] Bates, B. C. and Campbell, E. P., "A Markov Chain Monte Carlo Scheme for Parameter Estimation and Inference in Conceptual Rainfall‐Runoff Modeling", Water Resources Research, Vol. 37, pp. 937-947, 2001. [11] Lau, H. C., Ho, G. T., and Zhao, Y., "A Demand Forecast Model Using a Combination of Surrogate Data Analysis and Optimal Neural Network Approach", Decision Support Systems, Vol. 54, pp. 1404-1416, 2013. [12] Stewart, W. E., Caracotsios, M., and Sørensen, J. P., "Parameter Estimation from Multiresponse Data", AIChE Journal, Vol. 38, pp. 641-650, 1992. [13] Banerjee, S., Carlin, B. P., and E., A., "Gelfand, Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data", Crc Press, 2014. [14] Kazemi, A., Rezaeipour, R., and Lashkarara, A., "Optimal Location of Rotary Hybrid Flow Controller (RHFC) Through Multi-Objective Mathematical Programming", Scientia Iranica, Vol. 19, pp. 1771-1779, 2012. [15] Núñez, J. J. J., "Particle Swarm Optimization Applications in Power System Engineering", University of Puerto Rico, Mayagüez Campus, 2004. [16] Rezaeipour, R., Kazemi, A., and Tayebi, M., "Operational Comparison of A New FACTS Controller (RHFC) With Other FACTS Devices Considering Modified Steady-State Model", Przeglad Elektrotechniczny, Vol. 88, pp. 54-58, 2012. [17] Power systems test case archive,http://www.ee.washington.edu.research.pstca[accessed: 21.01.2015]. [18] Sabri, M., and Rezaeipour, R., "Improvement Estimation Power Flow Using Bayesian Neural Network", International Journal of Information Technology and Electrical Engineering, Vol 4, pp. 32-40, April 2015. [19] Manitsas, E., et al., "Distribution System State Estimation Using An Artificial Neural Network Approach for Pseudo Measurement Modeling", IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 4, pp. 1888-1896, 2012. [20] Ashraf, M., et al., "Voltage Stability Monitoring of Power Systems Using Reduced Network and Artificial Neural Network", International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 87, pp.43-51, 2017. [21] Lashkar Ara, A., Kazemi, A., and Nabavi Niaki, S.A., "Modelling of Optimal Unified Power Flow Controller (OUPFC) for Optimal Steady-State Performance of Power Systems", Energy Conversion and Management, Vol. 52, pp. 1325–1333, 2011.