РАНЖУВАННЯ СПОЖИВАЧІВ - РЕГУЛЯТОРІВ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ

Василь Калінчик; Олена Бориченко; Олександр Мейта; Віталій Калінчик; Віталій Побігайло

doi:10.20535/1813-5420.4.2024.315554

Автор(и)

Василь Калінчик Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-4028-0185
Олена Бориченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-6127-2945
Олександр Мейта Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-4132-5202
Віталій Калінчик Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-3931-646X
Віталій Побігайло Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-2673-7329

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.4.2024.315554

Ключові слова:

електроспоживання, потужність, навантаження, оптимізація, генетичний алгоритм

Анотація

Показано, що управління електроспоживанням за рахунок регулювання потужності споживачів-регуляторів є важливим фактором зменшення пікових навантажень промислових підприємств. Показано, що в години пікових навантажень енергосистеми доцільно зменшувати потужність підприємств для вирівнювання загального графіка електричних навантажень. Процедуру зниження загального навантаження можна досягти шляхом регулювання електроспоживання споживачами – регуляторами або їх відключенням. Для ранжування споживачів – регуляторів необхідно виконати процедуру оптимізації. Для процедури оптимізації запропоновано застосування комбінаторних алгоритмів, в основі яких лежать евристичні схеми знаходження рішень. Досліджено спосіб знаходження оптимального списку таких споживачів за допомогою генетичного алгоритму – евристичного методу пошуку, що використовується для рішення задач оптимізації і моделювання шляхом випадкового підбору комбінування і варіації шуканих параметрів з використанням механізмів аналогічних природньому відбору. Для реалізації поставленої задачі створюється програмна модель еволюційного процесу – розвитку деякої популяції особин. Описано алгоритм, за яким можна отримати найбільш оптимальне рішення вибору споживачів на підприємстві. Генетичний алгоритм розглядається для вирішення задачі вибору складу споживачів на нижньому рівні електричної мережі підприємства. В процесі вибору аналізуються функції збитку і кількості перемикання, які при пошуку рішення прямують до мінімуму. Програмна модель еволюційного процесу включає наступні етапи: створення початкової популяції; схрещування; мутація. Розглянуто детальний опис генетичного алгоритму, його сутність, принцип застосування для регулювання навантаження, шляхом вибору оптимального варіанту споживачів для регулювання електричного навантаження. В якості критеріїв, за якими обирається найбільш оптимальний список споживачів-регуляторів обрано функції збитку та кількості перемикань.

Посилання

Prakhovnyk, A.V. Ways and Stages of Establishing a Scientific Direction on the Issue of Com-prehensive Management of Electricity Utilization. Scientific News of NTUU "KPI". – 1999. - № 1. – P. 58 – 70.

Optimal Management of Electrical Loads. Kalinchyk V.P., Kalinchyk I.V., Lukianchuk A.D., Tkachuk A.O. National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute". - Kyiv. 2009.- 12 p. – Ukr. – Deposited in DNTB of Ukraine on 12.10.09, No. 95-Ukr – 2009.

Kalinchyk V.P. Management of power consumption modes of industrial consumers // V.P. Kalinchyk, V.A. Pobigailo, V.V. Kalinchyk, O.V. Meita, Y. M. Chunyak / Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Problems of improvement of electric machines and devices. Theory and practice. - № 1(7)- 2022.-Р.38-41

Vakal L.P. Genetic algorithms as a tool for solving nonlinear boundary value problems // L.P. Vakal / Computer tools, networks and systems. - 2015. - № 14. - Р.16-23

Sivanandam S. N. Introduction to Genetic Algorithms / S. N. Sivanandam, S.N.Deepa –Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008. - 318 p.

Koss V. A cybernetic approach to the analysis of information transformation in human thinking procedures // V. Koss / / Svitoglyad. - 2010. - № 4. - Р. 14 - 17.

Clement R. Genetic Algorithms and Dus-Driver Scheduling. // Clement R., Wren A./ Presented at the 6th International Conference for Computer-Aided Transport Scheduling. Lisbon. Portugal. 1993.

Shkrebtiy M.V. Application of genetic algorithms for the selection of consumers-regulators / Shkrebtiy M.V., Kalinchyk V.P. / Collection of scientific papers. Materials of the VII Interna-tional Scientific and Technical Conference. Energy. ecology. human. - Kyiv: Igor Sikorsky Ky-iv Polytechnic Institute, IEE, 2016. - P. 115-117.

Kalinchyk V. Choosing the priority scale of consumers-regulators of electricity consumption // V. Kalinchyk, G. Khitko / Collection of scientific papers. Proceedings of the XVI International Scientific and Practical Internet Conference "Problems and Prospects for the Development of Science at the Beginning of the Third Millennium in Europe and Asia" - Pereyaslav-Khmelnytskyi - 2016.- P.245-246.

Kalinchyk V. Management of electric load with the help of consumers-regulators // V. Ka-linchyk, M. Shkrebtiy. Proceedings of the XVI International Scientific and Practical Internet Conference "Problems and Prospects for the Development of Science at the Beginning of the Third Millennium in Europe and Asia" - Pereyaslav-Khmelnytskyi - 2016.- P.246-248.