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International Journal of Innovation and Scientific Research
ISSN: 2351-8014
 
 
Thursday 21 November 2024

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Comparative performance of Newton Raphson and Lambda-Gamma-revised Algorithms in short-term hydrothermal planning


[ Performances comparées des Algorithmes de Newton-Raphson et Lambda-Gamma-révisé dans la planification hydrothermale à court terme ]

Volume 59, Issue 1, February 2022, Pages 35–47

 Comparative performance of Newton Raphson and Lambda-Gamma-revised Algorithms in short-term hydrothermal planning

Irenge Baguma Raoul1, Wamkeue René2, Tagoudjeu Jacques3, Teukam Dabou Raoult4, and Kamundala Janvier5

1 Department de Génie Electrique et Informatique, Université Libre des Pays des Grands Lacs, Goma, RD Congo
2 Department des Sciences Appliquées, Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue, Québec, Canada
3 Department de Mathématiques et Sciences Physiques, Université de Yaoundé I, Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé, Yaoundé, Cameroon
4 Department de Génie Electrique et Informatique, Université de Laval, Québec, Canada
5 Génie Electrique-Informatique, Faculté de Sciences et Technologies Appliquées, Université Libre des Pays des Grands Lacs, Goma, Nord-Kivu, RD Congo

Original language: French

Copyright © 2022 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract


This paper proposes a revised Lambda-Gamma algorithm applied to the solution of a short-term hydrothermal planning problem. It is a Lambda-Gamma algorithm, which, in addition to the Newton-Raphson method for solving the coordination equations, also specifies the direction of adjustment of the Lambda and Gamma parameters according to the convergence conditions. This gives it the particularity of being more explicit, detailed and easy to implement. Next, the performance of this revised algorithm is compared with that of the Newton-Raphson Approximate algorithm for hydrothermal planning. From this comparison, it is found that the proposed algorithm outperforms and is more robust than the approximate Newton-Raphson algorithm given its convergence to a global minimum even when the practical constraints of generator power limits are taken into account. In addition, the conformity of the results obtained with those of the literature, allowed to validate the algorithm.

Author Keywords: Hydrothermal planning, Lambda-Gamma, Newton Raphson, B-Coefficients, Glimn-Kirchmayer.


Abstract: (french)


Cet article propose un algorithme Lambda-Gamma révisé et appliqué à la résolution d’un problème de planification hydrothermale à court terme. Il s’agit d’un algorithme Lambda-Gamma qui en plus d’utiliser la méthode de Newton-Raphson pour la résolution des équations de coordination, précise aussi le sens d’ajustement des paramètres Lambda et Gamma en fonction des conditions de convergence. Ce qui lui confère la particularité d’être plus explicite, détaillé et facile à implémenter. Ensuite, les performances de cet algorithme révisé sont comparées avec celles de l’algorithme de Newton-Raphson Approximatif pour la planification hydrothermale. Il découle de cette comparaison que l’algorithme proposé est plus performant et plus robuste que celui de newton-Raphson approximatif étant donné sa convergence vers un minimum global même lorsque les contraintes pratiques de limite des puissances de générateurs sont prises en compte. En plus, la conformité des résultats obtenus avec ceux de la littérature, on permit de valider l’algorithme.

Author Keywords: Planification hydrothermale, Lambda-Gamma, Newton Raphson, B Coefficients, Glimn-Kirchmayer.


How to Cite this Article


Irenge Baguma Raoul, Wamkeue René, Tagoudjeu Jacques, Teukam Dabou Raoult, and Kamundala Janvier, “Comparative performance of Newton Raphson and Lambda-Gamma-revised Algorithms in short-term hydrothermal planning,” International Journal of Innovation and Scientific Research, vol. 59, no. 1, pp. 35–47, February 2022.