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Optimization and estimation of reliability indices and cost of Power Distribution System of an urban area by a noble fuzzy-hybrid algorithm
Applied Soft Computing ( IF 5.472 ) Pub Date : 2021-01-13 , DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107078
Avishek Banerjee; Samiran Chattopadhyay; Mihai Gavrilas; Gheorghe Grigoras

Power Distribution System (PDS) in an urban populated area suffers from interruptions due to uncertain faults, which degrades its reliability. Better performance of the PDS can be achieved by minimising the most commonly used reliability indices like System Average Interruption Frequency Index (SAIFI) or System Average Interruption Duration Index (SAIDI) as well as minimizing PDS cost (both installation and maintenance cost). Number and position of Reclosers and fuses (protective devices) and switches in a PDS play an important role in enhances the performance of a PDS while lowering its cost. As the problem is inherently related to real-life activities, it can be modelled better by fuzzy logic. In this paper, the single, as well as a multi-objective optimization problem of minimizing the cost and reliability metrics, has been solved by the help of a noble fuzzy-hybrid algorithm. The outcome of the proposed algorithm is a PDS with a modified number of a recloser, fuse and switch and their arrangement in the network. Two well-known and well-organized meta-heuristic algorithms named as improved Genetic Algorithm (GA) and Quantum mechanized Particle Swarm Optimization (QPSO) are hybridized with fuzzified inputs and the outputs are defuzzified in order to minimize reliability metrics and cost. The obtained result set is compared with existing works of literature to establish that the model developed is more reliable in terms of fault tolerance as a fuzzy repair rate and the fuzzy failure rate has been considered in the experiment. As an offshoot, a rule-set is also obtained that may help the future decision process.



中文翻译:

贵族模糊混合算法优化估计城市配电系统的可靠性指标和成本

由于不确定的故障,城市人口稠密地区的配电系统(PDS)会遭受中断,从而降低其可靠性。通过最小化最常用的可靠性指标(例如系统平均中断频率指数(SAIFI)或系统平均中断持续时间指数(SAIDI))以及最小化PDS成本(安装和维护成本),可以实现PDS更好的性能。PDS中的重合闸,熔断器(保护装置)和开关的数量和位置在提高PDS的性能同时降低其成本方面起着重要作用。由于问题本质上与现实生活有关,因此可以通过模糊逻辑对其进行更好的建模。本文针对最小化成本和可靠性指标的单一以及多目标优化问题,已经通过一种高贵的模糊混合算法解决了。所提出算法的结果是具有修改后的重合器,熔断器和开关的数量及其在网络中的布置的PDS。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。所提出算法的结果是具有修改后的重合器,熔断器和开关的数量及其在网络中的布置的PDS。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。所提出算法的结果是具有修改后的重合器,熔断器和开关的数量及其在网络中的布置的PDS。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。保险丝和开关及其在网络中的布置。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。保险丝和开关及其在网络中的布置。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。将两种著名且组织良好的元启发式算法分别称为改进遗传算法(GA)和量子机械化粒子群优化(QPSO)与模糊输入混合,对输出进行去模糊以最小化可靠性指标和成本。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。将获得的结果集与现有文献进行比较,以建立所开发的模型在容错方面更为可靠,因为在实验中考虑了模糊修复率和模糊故障率。作为分支,还获得了可以帮助将来决策过程的规则集。

更新日期:2021-01-13
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