Application of Ant Colony System algorithm to distribution networks reconfiguration for loss reduction

Reconfiguração de Redes de Distribuição de energia elétrica utilizando unineuron e nullneuron

“…Sendo assim, ambos convergiram para a melhor topologia em que os objetivos de minimização de perda e minimização do carregamento dos alimentadores são atendidos. Ghorbani et al (2008) Ambos os métodos aqui comparados, presentes na literatura, consideraram apenas a minimização da perda e utilizaram a mesma rede do IEEE de 33 barras. Os três métodos aplicados neste trabalho apresentaram uma configuração com maior redução de perda do que a utilizando PSO.…”

“…Entre os métodos Heurístico e Metaheurísticos mais aplicados a problemas de otimização para reconfiguração de redes de distribuição, destacam-se, Branch and Bound (Merlin and Back, 1975;Romano et al, 2013) e Branch Exchange (Civanlar et al, 1988; Baran and Wu, 1989;Peponis and Papadopoulos, 1997;Bernardon et al, 2009;Junior, 2014) como métodos Heurísticos e PSO (Particle Swarm Optmization) (Tofis et al, 2017;Macedo, 2012;Atteya et al, 2017), Inteligência Artificial (Pandiarajan and Babulal, 2011;Bernardon et al, 2009;Berredo et al, 2011;Neto and Vellasco, 2016) e Colônia de formigas (Amin Heidari, 2017;Silva, 2010;Ghorbani et al, 2008) como métodos Metaheuríscos.…”

“…Ele simula a migração e agregação de um bando de aves procurando por comida e/ou local seguro. O método foi aplicado por (Tofis et al, 2017;Macedo, 2012;Ghorbani et al, 2008) para reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica e apresentou a desvantagem de considerar apenas uma função objetivo. Atteya et al (2017) propôs também uma modificação do PSO (MPSO), onde a diferença entre ele e o o típico PSO está no espaço de busca seletiva aleatório filtrado para posição inicial, queé proposto para acelerar o algoritmo para alcançar a soluçãoótima.…”

Performance evaluation of distribution network and reduction in technical & non-technical losses by using energy efficient equipment and cost benefit analysis in the power sector

“…To detect electricity theft using support vector machine based data classification, found non-technical losses [1].To reduce pilfering of electricity using a conceptual design with harmonics [2].To increasing the efficiency in non technical losses and detection in utility companies using neural networks [3].Determination of energy losses by statistical analysis of loss factor by concentrating constant co-efficient, load curves, load factors [4]. To reduce I2R losses in distribution networks using an application of Ant colony system algorithm and system reconfiguration techniques [5].To minimize electrical energy losses in a local electricity distribution network using a statistical method [6].To minimize power losses in the distribution systems through HVDS concepts [7].Loss minimization in Distribution networks [8].Management of Non-Technical Losses in electrical power networks [9]. Operation of electrical equipment in distribution networks [10].…”

Application of Hopfield neural network for distribution network’s reconfiguration

“…Recently, artificial methods have been used such as: Heuristic algorithm [4], Genetic algorithm [3], [5], ant algorithm [6] to solve reconfiguration problem of the distribution network. In this paper, we suggest a Hopfield neural network to solve the problem, the result of the problem has been tested in the model electrical grid system of IEEE.…”