استفاده از mopso در بهینه سازی چندهدفه بهره برداری از مخزن برقابی مطالعه موردی: سد کارون 5

اغلب مسائل تصمیم‌گیری در دنیای واقعی به‌ویژه در زمینه مدیریت منابع آب، مسائل چندهدفه‌ای هستند که تصمیم‌گیری بر اساس اهداف متفاوت و متضاد انجام می‌شود. با توجه به دامنه وسیع کاربرد این‌گونه مسائل، مدل‌های متفاوتی برای حل آن‌ها پیشنهاد شده است، که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به مدل‌های بهینه‌سازی چندهدفه nsgaii و mopso اشاره کرد. هدف از این پژوهش مقایسه عملکرد الگوریتم‌های nsgaii و mopso در حل مسئله بهره‌برداری بهینه چندهدفه از مخزن برقابی است. با توجه به اینکه مخازن برقابی در تامین بار پیک شبکه برق مشارکت دارند، در ابتدا با استفاده از شبکه عصبی به پیش‌بینی قیمت روزانه انرژی در ساعت‌های اوج پرداخته شده، سپس نتایج حاصل از آن برای بهینه‌سازی چندهدفه بهره‌برداری از مخزن سد کارون 5، شامل دو هدف بیشینه‌سازی درآمد سالانه و بیشینه‌سازی حداقل انرژی تولیدشده روزانه، به کار گرفته‌شده است. نتایج این مطالعه نشان می‌دهد که هرچند زمان اجرای روش nsga ii بیش از دو برابر روش mopso است، ولی دقت نتایج آن در هر دو هدف 20درصد بهتر از mopso است.

Multiobjective operation optimization of hydropower reservoirs by MOPSO Case study: Karun Dam 5

Near the most of realworld decisionmaking issues, especially in the water resource management area, are multiobjective issues that are taken based on different and conflicting goals. Due to the wide range of application of these issues, different models have been proposed to solve them, NSGAII and MOPSO are the most important of these multiobjective optimization models. The purpose of this study is to compare the performance of NSGAII and MOPSO algorithms in solving multiobjective optimal operation of a hydropower reservoir. Due to the fact that the hydropower reservoirs are involved in providing the peak load of the network electricity, a neural network to predict daily energy prices in peak hours was developed initially, then the results were used to optimize the multiobjective operation of Karun 5 Dam reservoir, includes two goals of maximizing annual income and maximizing minimum daily energy production. Although the run time of the NSGAII method is about twice as high as the MOPSO, the precision of its results is 20% better for both purposes than MOPSO.