Wygaszanie nierealnych planów generacji – formalny sposób zwiększania możliwości przyłączeniowych

• Autorzy: Pijarski P. , Kacejko P.

Warianty tytułu

EN

Liquidation of unreal generation plans – a formal way of increasing connection possibilities

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę typowania źródeł do wygaszenia, w celu likwidacji przeciążeń linii elektroenergetycznych. Dla rozpatrywanego fragmentu sieci 110 kV określono liczbę „fikcyjnych” źródeł (z uzyskanymi warunkami przyłączenia lub zakresami ekspertyz) do likwidacji, celem umożliwienia przyłączenia jednego z nich, w założonym z góry węźle. Obliczenia wykazały skuteczność jednej z metod optymalizacji heurystycznej w rozwiązywaniu problemów elektroenergetyki. Wskazano również na celowość prowadzenia takich analiz, aby urealnić plany związane z przyłączaniem źródeł OZE i wyeliminować projekty nierokujące.

EN

The article presents a method of selecting sources for liquidation in order to eliminate overloading of power lines. For the fragment of the 110 kV network under consideration, the number of "fictitious" sources (with connection conditions or expert ranges) was determined for liquidation in order to be able to connect one of them in a predetermined node. The calculations show the effectiveness of one of the heuristic optimization methods in solving electrical power problems. The study also indicates the desirability of conducting such analyses in order to make real-world plans related to connecting renewable energy sources and eliminate ill-promising projects.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; farmy wiatrowe; możliwości przyłączeniowe

EN

optimization; wind farms; connection possibilities

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2018
• Tom: Nr 2
• Strony: 17--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pijarski P.

autor

Kacejko P.

• Politechnika Lubelska

Bibliografia

• [1] Blum C.: Metaheuristics in Combinatorial Optimization: Overview and Conceptual Comparison. ACM Computing Surveys, Vol. 35, No. 3, September 2003, pp. 268 308.
• [2] Dommel H.W., Tinney W.F.: Optimal power flow solution. IEEE Trans. On PAS. October 1968, pp. 1866–1876.
• [3] Eberhart R.C., Kennedy J. (1995): A new optimizer using particle swarm theory. Proc. Sixth Int. Symp. on Micromachine and Human Science, Nagoya, 39-43, 1995.
• [4] Eberhart R.C., Shi Y. (2001): Tracking and optimizing dynamic systems with particle swarms. Proc. Congress on Evolutionary Computation 2001, Seoul, Korea. Piscataway, NJ: IEEE Service Cent.
• [5] Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A.: Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji. WNT, Warszawa 1977.
• [6] Michalewicz Z., Fogel D. B.: Jak to rozwiązać czyli nowoczesna heurystyka. WNT, Warszawa 2006.
• [7] Yang X.S.: Nature inspired metaheuristic algorithms. United Kingtom 2010, Luniver Press.
• [8] Zhu J., Optimization of power system operation. Wiley-IEEE Press, 2015.
• [9] Połecki M., Kozłowiec B., Gazda B.: The impact of the delta work mode of wind power generation on electrical energy costs. Rynek Energii, Nr 5(114) – 2014, s. 137-140.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).