Open Access Journal

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

A peer-reviewed and open access journal concerned with publishing researches and studies in the field of applied sciences and engineering

Published by

Supervised by

SOLVING THE THERMAL ECONOMIC DISPATCH PROBLEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

الملخص
تعتبر مسألة الإرسال (التوليد) الإقتصادي من مسائل الحل الأمثل، وقد تم استخدام العديد من الطرق المختلفة لحلها. في هذا البحث تم حل المسألة باستخدام الشبكات العصبية الصناعية (ANNs) والتي تعتبر من أفرع علم الذكاء الصناعي. الأداة التي استخدمت في البحث هي حزمة أدوات الشبكات العصبية الصناعية في الماتلاب والتي تحتوي على إمكانيات متطورة. يمكن من خلال الحزمة تجربة العديد من الخيارات المتعلقة بالشبكات العصبية الصناعية وصولا إلى الحل الأمثل للمسألة. تحتاج الشبكات العصبية الصناعية للتدريب على عينات من دخل-خرج (حلول) المسائل قبل أن تتمكن من حلها بنفسها. خلال هذا البحث تم كتابة برامج حاسوب لحل مسألة الإرسال الإقتصادي بطريقة رياضية تقليدية هي طريقة - التكرارية، ومن خلالها تم توفير عينات التدريب للشبكة العصبية الصناعية. من نتائج البحث تم أثبات أن حلول المسألة المتحصل عليها بواسطة الشبكة العصبية الصناعية المدربة تطابقت بشكل شبه تام مع النتائج المتحصل عليها بواسطة طريقة -التكرارية. الهدف من استخدام الشبكات العصبية الصناعية هو أن يتم حل مسألة الإرسال الإقتصادي في زمن أسرع في حالة منظومات القدرة التي تحتوي على عدد كبير من وحدات التوليد.............. الكلمات المفتاحية:............... الإرسال الإقتصادي الحراري، التوليد الأمثل، -التكرارية، الشبكات العصبية الصناعية ذات التغذية الأمامية متعددة الطبقات، خوارزمية الإنتشار العكسي.
Abstract
The problem of economic dispatch (generation) is considered as one of the optimization problems, and many different methods have been used to solve it. In this study, the problem is solved using artificial neural networks (ANNs) which are considered as a branch of the artificial intelligence. The tool used in the study is the ANNs toolbox in MATLAB, which contains advanced capabilities. Through the toolbox, many options can be tested to reach the optimal solution to the problem. ANNs need to be trained on samples of inputs-outputs (solution) of problems before they can solve them on their own. During this study computer programs have been written to solve the thermal dispatch problem using a traditional mathematical method; the -iteration method. Through it, training samples are provided to the ANN. From the results of the study it has been proved that the solutions of the problem obtained using the trained ANN almost match with the solutions obtained using the -iteration method. The goal of using ANNs is to solve the thermal of economic dispatch problem in a faster time in the case of power systems that contain a large number of generating units. .................. Keywords:............Thermal Economic Dispatch, Optimal Generation, Lambda Iteration, Multi-Layer Feed-Forward Artificial Neural Networks, Error back propagation algorithm.