Электронный каталог НБ БНТУ

Статья

Оптимизация топологии сети с ВИЭ-генерацией на основе модифицированного адаптированного генетического алгоритма = Topology Optimization of the Network with Renewable Energy Sources Generation Based on a Modified Adapted Genetic Algorithm / А. М. Брамм [и др.]. – DOI 10.21122/1029-7448-2022-65-4-341-354 // Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ - Энергетика / гл. ред. Федор Алексеевич Романюк; учредитель Министерство образования Республики Беларусь. – 2022. – Т.65 №4. – С. 341-354. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/116051. – На рус. яз.

В статье представлен разработанный авторами адаптивный генетический алгоритм, позволяющий оптимизировать топологию электрической сети с распределенной генерацией на основе биоинспирированных методов. Объекты исследования – 15-узловая схема электрической сети с фотоэлектрическими станциями и 14-узловая дополненная схема IEEE с источниками распределенной генерации (три ветровые и две фотоэлектрические станции). Моделирование режимов электроэнергетических систем выполнено с использованием находящейся в открытом доступе библиотеки Pandapower для языка программирования Python. Рассмотрены три типа электрической нагрузки потребителей, отражающие характер потребления электроэнергии в узлах реальных электроэнергетических систем, приведены результаты численных исследований. В предложенном генетическом алгоритме применены две различные функции скрещивания, функции мутации, отбора лучших индивидов и массовой мутации (полного обновления популяции). В конце каждой итерации работы алгоритма выводятся статистические зависимости, характеризующие его работу: лучшая (минимальные потери) и средняя приспособленность в популяции, список лучших индивидов на протяжении всех итераций и т. д. Верификация производилась в сравнении с результатами, полученными методом полного перебора возможных радиальных конфигураций системы, и показала, что разработанный генетический алгоритм обладает быстрой сходимостью, высокой точностью и способен корректно работать при различных конфигурациях схем электрических сетей, структурах генерации и нагрузки. Алгоритм может применяться совместно с системами прогнозирования ВИЭ-генерации на сутки вперед при планировании режимов работы энергообъединений с целью минимизации издержек на покрытие потерь электроэнергии и улучшения качества отпускаемой электроэнергии.
The article presents an adaptive genetic algorithm developed by the authors, which makes it possible to optimize the topology of a power network with distributed generation. The optimization was based on bioinspired methods. The objects of the study was a 15-node circuit of a power network with photovoltaic stations and a 14-node IEEE augmented circuit with distributed generation sources (three wind farms and two photovoltaic plants). The simulation of the modes of electric power systems was performed using the Pandapower library for the Python programming language, which is in the public domain. Three types of electric load of consumers were considered, reflecting the natures of electricity consumption in the nodes of real electric power systems, the results of numerical studies were presented. The proposed genetic algorithm used two different functions of interbreeding, the function of mutation, selection of the best individuals and mass mutation (complete population renewal). At the end of each iteration of the algorithm operation, statistical dependencies were derived that characterized its work: the best (minimal losses) and average adaptability in the population, a list of the best individuals throughout all iterations, etc. The verification was carried out in comparison with the results obtained by a complete search of possible radial configurations of the system, and it showed that the developed genetic algorithm had fast convergence, high accuracy and was able to work correctly with different configurations of electrical circuits, generation and load structures. The algorithm can be used in conjunction with renewable energy sources generation forecasting systems for the day ahead when planning the operating modes of power units in order to minimize the costs of covering electricity losses and improve the quality of electricity supplied.

621.3.011.75

общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2022г.
труды сотрудников БНТУ = Энергетический факультет : кафедра "Электрические системы"
труды сотрудников БНТУ = Энергетика. Электроэнергетика. Теплотехника (труды)
общий = ГЕНЕРАЦИЯ (физ., техн.)
общий = ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
общий = РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ СЕТИ
общий = РЕСТРУКТУРИЗАЦИЯ
общий = АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЭНЕРГЕТИКА