The use of generating functions for solving optimal rendezvous problems has an advantage in the sense that it does not require one to guess and iterate the initial costate. This paper presents how to apply generating functions to analyze spacecraft optimal reconfiguration between projected circular orbits. The series-based solution obtained by using generating functions demonstrates excellent convergence and approximation to the nonlinear reference solution obtained from a numerical shooting method. These favorable properties are expected to hold for analyzing optimal formation reconfiguration under perturbations and non-circular reference orbits.
Jamian, Jasrul Jamani;Dahalan, Wardiah Mohd;Mokhlis, Hazlie;Mustafa, Mohd Wazir;Lim, Zi Jie;Abdullah, Mohd Noor
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권4호
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pp.1229-1239
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2014
Optimal Distributed Generation (DG) output and reconfiguration are among the well accepted approach to reduce power loss in a distribution network. In the past, most of the researchers employed optimal DG output and reconfiguration separately. In this work, a simultaneous DG output and reconfiguration analysis is proposed to maximize power loss reduction. The impact of the separated analysis and simultaneous analysis are investigated. The test result on the 33 bus distribution network with 3 units of DG operated in PV mode showed the simultaneous analysis gave the lowest power loss (global optimal) and faster results compared to other combined methods. All the analyses for optimizing the DG as well as reconfiguration are used the Artificial Bee Colony Optimization technique.
This paper presents a approach for a service restoration and optimal reconfiguration of distribution network using Genetic algorithm(GA) and Tabu search(TS) method. Restoration and reconfiguration problems in distribution network are difficult to solve in short times, because distribution network supplies power for customers combined with many tie-line switches and sectionalizing switches. Furthermore, the solutions of these problems have to satisfy radial operation conditions and reliability indices. To overcome these time consuming and sub-optimal problem characteristics, this paper applied Genetic-Tabu algorithm. The Genetic-Tabu algorithm is a Tabu search combined with Genetic algorithm to complement the weak points of each algorithm. The case studies with 7 bus distribution network showed that not the loss reduction but also the reliability cost should be considered to achieve the economic service restoration and reconfiguration in the distribution network. The results of suggested Genetic-Tabu algorithm and simple Genetic algorithm are compared in the case study also.
Lin Zhang;Lee, Kyung-hee;Youn, Chan-Hyun;Shim, Eun-Bo
한국통신학회논문지
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제27권8C호
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pp.729-740
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2002
본 논문에서는 광 인터넷 망의 가상망 재구성을 위하여 최적의 망 재구성 정책을 고려한 보상-비용 함수를 최대화하는 다단계 결정 문제로 정의 하였다. 그리고 트래픽 요구사항을 만족하기 위해서 노드 교환 기법에 근거한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 예측 기법을 사용하여 휴리스틱 알고리즘에 의해 발생하는 근사 문제를 해결 하고, 이를 바탕으로 트래픽 예측 다단계 재구성 정책을 제안하였다. 실험결과 다단계 재구성 정책은 물리적 자원이 제한된 환경에서 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능을 보였다.
This paper presents a problem that reconfigure distribution power system using branch exchange method. Optimal reconfiguration problem calculates line loss, voltage condition about system states of all situations that become different according to line On/off status, and search for optimum composition of these. However, result is difficult to be calculated fast. Because radiated operation condition of system is satisfied using many connection and sectionalize switches in the distribution power system. Therefore, in this paper, optimization method for reducing system total loss and satisfying operating condition of radial and constraints condition of voltage is proposed using the fastest branch exchange. And optimal solution at branch exchange algorithm can be wrong estimated to local optimal solution according to initial operating state. Considering this particular, an initial operating point algorithm is added and this paper showed that optimal solution arrives at global optimal solution.
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO system for loss minimization and load balancing. That is, it suggests additional algorithm to check potential problems caused in case of theoretical algorithm being applied to real system and recover from them. Also, comparing the results of reconfiguration algorithm Tabu-Search Algorithm applied to current KEPCO distribution power system and those of Branch Exchange Algorithm using initial operation point suggested in this paper, it shows how much the results are improved in aspects of load balancing, loss reduction and calculating time.
The loss minimization is one of the most important problems to save the operational cost in distribution systems. This paper presents an efficient method for optimal feeder reconfiguration of distribution systems. Chaos search algorithm (CSA) is used to reconfigure distribution systems so that active power losses are globally minimized with turning on/off sectionalizing switches. In optimization problem, the CSA searches the global optimal solution on the basis of regularity in chaotic motions and easily escapes from local or near optimal solution. The CSA is tested on 15 buses and 32 buses distribution systems, and the results indicate that it is able to determine appropriate switching options for global optimum reconfiguration.
In this paper, the load balancing which is one of the distribution power system's operation purposes was studied. Reconfiguration of Distribution power system presents that the configuration is changed by changing the switch on/off status which exists in the system according to the mentioned purpose. Through this method, the load of distribution power system is shown to be balanced. As a characteristic of complicated distribution power system, system is designed by being applied by OOP(Object Oriented Programming) method which connected more flexibly than existing Procedural Programming method, and the process of calculating the distflow and the loss of configurated system is shown. In addition, this paper suggests more efficient method compared by the results of reconfiguration on the purpose of the loss minimization and by the result of distribution power system reconfiguration on the purpose of load balancing. Moreover, it searches for the method to approach the global optimal solution more quickly.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권6호
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pp.345-349
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2017
Reconfiguration is an important method to minimize power loss and load interruption by creating an optimal configuration of a system. Furthermore, by increasing demand and value of consumption, construction of new power plants can be postponed in networks by reconfiguration and proper arrangement of linkage switches. This method is feasible for radial networks, which create meshes of linkage switches. One convenient way to achieve a system with minimal power loss and interruption is to utilize capacitors. Optimal placement and sizing of capacitors in such applications is an important issue in the literature. In this paper, cat swarm optimization is introduced as a new metaheuristic algorithm to achieve this purpose. Simulation has been carried out in two feasible networks, 69-bus and 33-bus systems.
This paper presents an approach to feeder reconfiguration in order to achieve an efficient operation of distribution systems utilizing knowledge base. The optimal feeder reconfiguration in this study eliminates various abnormal states which will create feeder overloads and feeder constraint problems. and will also accomplish minimum power loss of the distribution systems under normal operating condition by means of branch exchanges to change the status of sectionalizing switches with experiences of the experts. For an effective implementation of feeder reconfiguration, a best-first tree searching strategy based on heuristics is employed to evaluate the various alternatives of load transfer. The heuristic exchange of branches results in reduction of the search space as a means of implementing the best-first searching strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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