THE MODELS AND METHODS FOR OPTIMIZATION OF BASIC NETWORKS POWER SYSTEMS DEVELOPMENT IN THE CONDITIONS OF MARKET RELATIONS
DOI:
https://doi.org/10.20535/1813-5420.4.2014.121350Keywords:
power system, making design decisions, optimization, feasibility study, genetic algorithmAbstract
The paper analyzes existing technique feasibility of design decisions on long-term development of electric power systems. Showing the potential threats to reduce the quality of the design decisions, among them – the lack of objective economic criteria of efficiency of technical solutions, the artificial restriction of the search space at the preliminary stage of the selection of possible solutions. To solve the problem of formation and selection of the optimal project plan of development of power system is proposed to use the mathematical apparatus of genetic algorithms. The main idea is to encode information about characteristics of possible design solutions in the form of binary vector – genome. Next, the application of genetic operations leads to the generation of new design solutions, the quality of which is estimated by target function. The objective function is designed to assess the quality of design solutions, such as by means of economic efficiency criteria. The basic genetic operations - crossover is performed with genotypes of parental pairs of the current set of design decisions. Priority in the formation of parental pairs are design solutions that are characterized by the highest quality assessments. To provide reliable variety of design decisions carried in the evolution of additional genetic operations – mutation and inversion. Performing these operations provide a way out of local optima, which may fall evoltsionny algorithm. The paper presents the mathematical model and method of formation and feasibility making design decisions concerning future development of electric power systems based on mathematical apparatus of genetic algorithms. The functioning of the developed mathematical tools demonstrated for solving the transportation problem nutrition consumers from nodal power plant. It is shown that the proposed approach provides a stable convergence of the search process in a reasonable amount of steps without artificial restrictions of the search space and without use of additional expert information on the feasibility of possible design solutions. The problem of setting a genetic algorithm, that is the choice of the initial population, life expectancy of possible solutions, the probability characteristics of the genetic operations, etc. is considered. To set up a genetic algorithm is proposed to use the mathematical apparatus of fuzzy logic, which provides a definition of the parameters of the algorithm on the basis of verbal estimates.References
Сулейманов В.Н., Кацадзе Т.Л. Оценка стратегических направлений развития Национальной энергетической системы Украины на удаленную перспективу на основе аппарата q-анализа // Технічна електродинаміка. Тематичний випуск. - 2006. - Ч.4. - C.35-38.
Сулейманов В. М., Баженов В. А., Кацадзе Т. Л. Оптимізація робочих режимів електричних мереж системоутворювальних ліній електропередач надвисокої номінальної напруги // Вісник Чернігівського державного технологічного університету : наук. зб. - Чернігів: ЧДТУ, 2012. - No1(55) - С. 211-218
Поспелов Г. Е. Электрические системы и сети. Проектирование: Учеб. пособие для втузов / Г. Е. Поспелов, В. Г. Федин. – Минск: «Вышэйшая школа», 1988. – 308 с. – ISBN 5-339-00015-X.
Арзамасцев Д. А. Модели оптимизации развития энергосистем: Учеб. пособие для студентов вузов /Под ред. Д. А. Арзамасцева. – М.: Высш. шк., 1983. – 272 с.
Визначення економічної ефективності капітальних вкладень в енергетику. Методика ГКД 340.000.002-97. Енергосистеми і електричні мережі [Текст]. – К.: Міненерго України, 1997. – 48 с.
Баженов В.А. Модели оптимального развития енергосистем, Учебное пособие. – К.: КПИ 1984. – 100 с.
Кини Р. Л. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения: пер. с англ./ Р. Л. Кини, Х. Хайфа. – М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.
Черноруцкий И. Г. Методы принятия решений [Текст] / И. Г. Черноруцкий. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 416 с. - ISBN 5-94157-481-9.
Башлыков А. А. Проектирование систем принятия решений в энергетике [Текст] / А. А. Башлыков. - М.: Энергоатомиздат, 1986. - 120 с.
Субботін С. О., Олійник А. О., Олійник О. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / Під заг. ред. С. О. Субботіна. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. — 375 с.
Бондарев В. Н. Искусственный интеллект [Текст]: учеб. пособ. / В. Н. Бондарев, Ф. Г. Аде. - Севастополь : Изд-во Севастоп. нац. техн. ун-та, 2002. - 616 с.: ил. - Библиогр.: с. 605-608 (95 назв.). - ISBN 966-7473-45-7.
Кацадзе Т. Л., Сулейманов В. Н., Баженов В. А. Применение аппарата генетических алгоритмов для принятияпроектных решений по развитию электроэнергетических систем / Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2013, No2. - с. 58-65
Кацадзе Т. Л. Принятие оптимальных проектных решений по развитию электроэнергетических систем // Материалы III ежегодной Международной научно-практической конференции "Повышение эффективности энергетического оборудования - 2013", Москва, 2013. Том 1. - с. 257-274
Кацадзе Т. Л. Принятие решений по размещению возобновляемых источников энергии в электроэнергетической системе // Відновлювана енергетика ХХІ століття. Матеріали XII Міжнародної науково-практичної конференції. – Крим, 2013. 15. Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. – Х.: ОСНОВА, 1997. – 112 с. – ISBN 5-7768-0293-8.
Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы: пер. с польского / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с. – ISBN 5-93517-103-1.
Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: учебн. пособие / под ред. В. М. Курейчика. – Ростов-на-Дону: ООО «Ростиздат», 2004. – 400 с. – ISBN 5-7509-0067-3
Haupt R. L. Practical Genetic Algorithms / Randy L. Haupt, Sue Ellen Haupt. – John Wiley & Sons, 2004. – 272 pp.
Downloads
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).