This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search(GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution system. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine switch position to be opened for loss minimization in the radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and very difficult to solve the optimal switch position because it has many local minima. This paper develops parallel GA-TS algorithm for reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10% of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node aster predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium Ⅳ CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a distribution systems in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution qualify. speedup. efficiency and computation time.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.116-124
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2005
This paper presents an application of the parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA- TS) algorithm, and that is to search for an optimal solution of a reconfiguration in distribution systems. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine the appropriate switch position to be opened for loss minimization in radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and it is very difficult to solve the optimal switch position because of its numerous local minima. This paper develops a parallel GA- TS algorithm for the reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10$\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, the best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through switch based rapid Ethernet. To demonstrate the usefulness of the proposed method, the developed algorithm was tested and is compared to a distribution system in the reference paper From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution quality, speedup, efficiency, and computation time.
This paper describes reconfiguration methods for processor arrays as a fault tolerance technique at the fabrication time. First, we show that any method based on a conventional idea cannot achieve optimal in reconfigurability. Then, we present two types of methods based on a new idea, that is sequential routing. The one is optimal in reconfigurability, and the other is advantageous in time complexity.
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO(Korea Electric Power Corporation) 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.
Distribution systems is consist of network in physical aspect, and radial in electrical aspect. Therefore, radial operation is realized by changing the status of sectionalizing switches, and is usually done for loss reduction in the system. In this paper, we propose a optimal method for distribution systems reconfiguration. Specifically, we use K-optimal algorithm and tabu search method to solve distribution systems reconfiguration for loss minimization problem.
This paper presents a chaotic neural networks to solve the distribution feeder reconfiguration problem for loss reduction. Feeder reconfiguration problem is the determination of switching option that minimizes the power losses for a particular set of loads in distribution systems. A chaotic neural networks is used to determine the switching combinations, select the status of the switches, and find the best combination of switches for minimum loss. The proposed method has been tested on 32 bus system, and the results indicate that it is able to determine the appropriate switching options for optimal configuration.
Mun Kyeong-Jun;Lee Hwa-Seok;Park June Ho;Hwang Gi-Hyun;Yoon Yoo-Soo
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권3호
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pp.269-279
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2005
This paper presents an application of the parallel Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution systems. The aim of the reconfiguration is to determine the appropriate switch position to be opened for loss minimization in radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and it is very difficult to find the optimal switch position because of its numerous local minima. In this investigation, a parallel AEA was developed for the reconfiguration of the distribution system. In parallel AEA, a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner are used in order to combine the merits of two different evolutionary algorithms: the global search capability of GA and the local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. After AEA operations, the best solutions of AEA processors are transferred to the neighboring processors. For parallel computing, a PC-cluster system consisting of 8 PCs·was developed. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU, and is connected with others through switch based fast Ethernet. The new developed algorithm has been tested and is compared to distribution systems in the reference paper to verify the usefulness of the proposed method. From the simulation results, it is found that the proposed algorithm is efficient and robust for distribution system reconfiguration in terms of the solution quality, speedup, efficiency, and computation time.
This paper describes the optimal reconfiguration of distribution network. The optimal routing of distribution network should provide electricity to customers with quality, and this paper shows that optimal routing of distribution network can be obtained by Neural-Tabu algorithm while keeping constraints such as line power capacity, voltage drop and reliability indices. The Neural-Tabu algorithm is a Tabu algorithm combined with Neural network to find neighborhood solutions. This paper shows that not only the loss cost but also the reliability cost should be considered in distribution network reconfiguration to achieve the optimal routing.
This paper is described an expert system which performs the network reconfiguration in order to operate distribution systems optimally using heuristic rules. The proposed network reconfiguration is able to not only eliminate abnormal states such as overload of transformers/lines and low voltage violation, but also achieve minimum power loss and optimum load balancing under normal states. In order to apply the network reconfiguration efficiently, an expert system is adopted a best-first tree searching strategy on the basis of heuristics, and is implemented in AI language Turbo PROLOG. Several examples are used to illustrate concepts described above.
본 논문에서는 광 인터넷의 가상 토폴로지 재구성을 효과적으로 관리하는 정책을 제시한다. 기존의 휴리스틱 기법의 근사 문제를 해결하기 위해 트래픽 예측 기반 다단계 재구성 알고리즘을 바탕으로 트래픽 패턴과 망 혼잡 정도의 변화에 따라 적응적인 토폴로지 재구성 기법을 제시한다. 이 알고리즘은 네트워크의 상태를 고려하여 적정 재구성 시기를 결정함으로써 가상망의 관리를 단순화한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 가상망 관리 정책이 물리적인 자원 사용이 제한될 때 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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