โครงงานวิศวกรรมนี้ได้นำเสนอการแก้ปัญหาการวางแผนขยายระบบสายส่งแบบพิจารณาการสูญเสียโดยใช้วิธีดิฟเฟอร์เรนเชียลอิโวลูชั่นอัลกอริธึมแบบปรับตัวเองได้โครงงานนี้ได้แบ่งการทดสอบการวางแผนขยายระบบสายส่งแบบสถิตยศาสตร์ (Static Planning) จำนวน 2 ปัญหา คือระบบ
Garver 6-Bus และ IEEE 25-Bus และส่วนของการออกแบบอัลกอรึธึม โดยเฉพาะการออกแบบอัลกอริธึมการปรับตัวเองนั้นได้ใช้วิธีการความน่าจะเป็นมาใช้ในการแก้ปัญหา โดยใช้ช่วงพารามิเตอร์ Mutation Factor(F) = [0.4,1] และ Crossover Constant(CR) = [0.8,1] จากการทดลองพบวา่ ปัญหา Garver 6-Bus และปัญหา IEEE 25-Bus พบว่า ได้ผลค่าการลงทุนและผลค่าความสูญเสียน้อยกว่าเมื่อ
เปรียบเทียบกับวิธี Artificial Neural Network (ANN), Genetic Algorithm (GA) และTabu Search (TS)
A self-adaptive differential evolution algorithm (SaDEA) is proposed to solve the
transmission expansion planning (TEP) with losses consideration problem. The work consists of two
parts that are an algorithm design and the application of SaDEA for solving the static TEP
problem(Garver-6 Bus and IEEE-25 Bus). For this simulation, authors use the probability to solve
TEP problem using mutation factor(F) = [0.4,1] and crossover constant(CR) = [0.8,1]. From test
results, a SaDEA Method found the investment costs and power losses less then artificial neural
network(ANN), genetic algorithm(GA) and tabu search(TS) method on Garver 6-bus and IEEE 25-
bus systems.
