Zastosowanie techniki obliczeń ewolucyjnych na potrzeby sterowania procesem magazynowania energii elektrycznej w elektrowniach szczytowo-pompowych. Cz. 2, Implementacja algorytmu ewolucyjnego

• Autorzy: Handzel Z. , Gajer M.

Identyfikatory

DOI

10.15199/ELE-2014-206

Warianty tytułu

EN

Implementation of evolutionary computation technique for control of energy storage process with the use of pumped storage electric plants. Part 2, Implementation of evolutionary algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Tematyka artykułu dotyczy zastosowania obliczeń ewolucyjnych w celu optymalizacji procesu magazynowania energii wyprodukowanej w elektrowniach solarnych. W artykule zaproponowano wykorzystanie binarnego sposobu kodowania rozwiązań na materiale genetycznym podlegających ewolucji osobników. Zdefiniowano także postać funkcji celu pozwalającej na efektywne przeprowadzenie oceny uzyskiwanych na drodze ewolucyjnej rozwiązań.

EN

The topic of the paper is about implementation of evolutionary computation technique for the purpose of optimization of energy storage which was generated in solar power plants. In the paper we propose the way of coding of solutions on genetic material of evolving individuals. We also define fitness function which allows us to compare the solutions that are obtained with the use of evolutionary methods.

Słowa kluczowe

PL

obliczenia ewolucyjne; system elektroenergetyczny; magazynowanie energii; ekonomiczny rozdział obciążeń

EN

evolutionary computation; electrical energetic system; energy storage; economic dispatch problem

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 55, nr 11
• Strony: 111--113
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Handzel Z.

• Uniwersytet Jagielloński, Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej, Kraków

autor

Gajer M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Informatyki Stosowanej, Kraków

Bibliografia

• [1] Goldberg D. E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996.
• [2] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa- Łódź, 1997.
• [3] Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2003.
• [4] Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012.
• [5] Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012.
• [6] Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2004.
• [7] Rieffel J., Knox D., Smith S., Trimmer B., Growing and evolving soft robots, Artificial Life, vol. 20, pp. 143–162, 2014.
• [8] Tomko N., Harvey I., Virgo N., Philippides A., Many hands make light work: Further studies in group evolution, Artificial Life, vol. 20, pp. 133–181, 2014.
• [9] Handzel Z., Gajer M., Zastosowanie operatora krzyżowania równomiernego w przypadku algorytmów ewolucyjnych z krzyżowaniem wieloosobniczym, Elektronika, nr 5/2014.
• [10] Kremens Z., Sobierajski M., Analiza systemów elektroenergetycznych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1995.