การวางแผนขยายระบบส่งไฟฟ้าโดยใช้วิธีฝูงมด

Abstract

บทคัดย่อ

บทความนี้นำเสนอวิธีการหาค่าที่เหมาะสมด้วยวิธีฝูงมดสำหรับแก้ปัญหาการวางแผนขยายระบบส่งกำลังไฟฟ้าโดยมีวัตถุประสงค์ทำให้ต้นทุนในการลงทุนก่อสร้างสายส่งเส้นใหม่มีค่าต่ำที่สุด เพื่อรองรับกับความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นในอนาคต ภายใต้เงื่อนไขบังคับต่างๆของระบบไฟฟ้ากำลังและทางด้านเศรษฐศาสตร์ เช่น กำลังไฟฟ้าสมดุล (Power flow balance) พิกัดของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า (Power generation limit) พิกัดการไหลของกำลังไฟฟ้าในสายส่ง (Transmission capacity limit) และพิกัดจำนวนวงจรสายส่งเส้นใหม่ (Right-of-way limit) วิธีการที่นำเสนอถูกนำไปทดสอบกับระบบกำลังไฟฟ้า 6 บัสของ Garver’s โดยเปรียบเทียบกับวิธีอื่นๆ คือ วิธีการเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm: GA) วิธีการค้นหาแบบตาบู (Tabu Search: TS) ผลปรากฏว่าวิธีการที่นำเสนอมีสมรรถนะและเวลาเฉลี่ยที่ใช้ในการค้นหาคำตอบดีกว่าทั้งสองวิธี

คำสำคัญ : วิธีฝูงมด; วิธีการเชิงพันธุกรรม; การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด; วิธีการค้นหาแบบตาบู; การวางแผนขยายระบบส่งกำลังไฟฟ้า

Abstract

This paper proposes an application of Ant Colony Optimization (ACO) to solve a Static Transmission Expansion Planning (STEP) problem based on DC power flow model. The major objective is to minimize the investment cost of transmission lines that should be added to an existing network in order to supply the forecasted load as economically as possible subject to many constraints i.e. the power balance, the generation requirements, line connections and thermal limits. To appraise the achievability of ACO, a traditional systems i.e. the Garver's six-bus system is applied. The experimental results obtained by ACO are compared to those obtained by the conventional approaches i.e. Genetic Algorithm (GA), and Tabu Search (TS) algorithm in term of solution quality and computational efficiency. The results show that the ACO method outperforms other methods in terms of convergence characteristic and good computation efficiency.

Keywords: ant colony optimization; genetic algorithm; optimization; Tabu search algorithm; transmission expansion planning