PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Optymalizacja rojowa nastaw przesuwników fazowych w systemie elektroenergetycznym

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Swarm optimization of settings of phase shifting transformers in a power system
Konferencja
XVIII Konferencja Aktualne Problemy w Elektroenergetyce APE’2017 (XVIII; 07.06-09.06.2017; Jastrzębia Góra, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu rojowego PSO do optymalizacji nastaw grupy przesuwników fazowych w systemie elektroenergetycznym. Jako kryterium optymalizacji zastosowano minimalizację strat mocy czynnej w sieci testowej IEEE 118. Przeanalizowano wpływ maksymalnej dozwolonej prędkości cząstek na efektywność algorytmu optymalizacji. Wyniki badań pokazują ważność tego parametru.
EN
In response to the growing problem of unscheduled flows, a larger and larger number of transmission system operators in Europe equip their systems with phase shifting transformers (PSTs). PSTs are special transformers which installed in a transmission line enable regulation of the voltage phase angle and thereby change of the active power flow in the line. However, the use of several PSTs installed geographically close to each other must be coordinated in order to efficiently use those devices and avoid their adverse interactions. The coordination of a group of such devices leads to a multidimensional optimization problem. In this paper, the coordination problem was solved by optimization of settings of all analyzed PSTs, based on the swarm algorithm. This approach was examined and tested on an IEEE 118-bus test system. The minimization of active power losses in this system was used as the optimization criterion. The impact of maximum allowed velocity of particles on the effectiveness of the optimization algorithm was analyzed. The result shows that the improved effectiveness of the proposed approach can be obtained by careful selection of this parameter.
Rocznik
Tom
Strony
99--102
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., wykr., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Politechnika Śląska, Wydział Elektryczny, Instytut Elektroenergetyki i Sterowania Układów
autor
  • Politechnika Śląska, Wydział Elektryczny, Instytut Elektroenergetyki i Sterowania Układów
autor
  • Politechnika Śląska, Wydział Elektryczny, Instytut Elektrotechniki i Informatyki
Bibliografia
  • 1. Majchrzak H., Purchała K.: Przepływy nieplanowe i ich wpływ na bezpieczeństwo pracy systemu elektroenergetycznego, Elektroenergetyka – Współczesność i Rozwój 2012, nr 3–4, s. 8–15.
  • 2. Position of ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS regarding the issue of Bidding Zones Definition, http://www.pse.pl/uploads/pliki/Position_of_CEPS_MAVIR_PSEO_SEPSBidding_Zones_Definition.pdf (dostęp: luty 2017).
  • 3. Joint study by ČEPS, MAVIR, PSE Operator and SEPS, Unplanned flows in the CEE region in relation to the common market area Germany-Austria, http://www.pse.pl/uploads/pliki/Unplanned_flows_in_the_CEE_region.pdf (dostęp: luty 2017).
  • 4. Bieroński S., Korab R., Owczarek R.: Wpływ regulacji przesuwników fazowych instalowanych w rejonie Europy Środkowo-Wschodniej na transgraniczne przepływy mocy, Kwartalnik Elektryka 2015, zeszyt 2, s. 7–22.
  • 5. Korab R., Owczarek R.: Application of phase shifting transformers in the tie-lines of interconnected power systems, Przegląd Elektrotechniczny 2015, nr 8, s. 166–170.
  • 6. Korab R., Owczarek R.: Impact of phase shifting transformers on cross-border power flows in the Central and Eastern Europe region, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Sciences 2016, vol. 64, no. 1, pp. 127–133.
  • 7. Kennedy J., Eberhart R.C.: Particle Swarm Optimization, International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, 1995, pp. 1942–1948.
  • 8. Szczepanik M.: Algorytmy rojowe w optymalizacji układów mechanicznych. Monografia, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013.
  • 9. Shi Y., Eberhart R.C.: A modified particle swarm optimizer, International Conference on Evolutionary Computation, Anchorage, Alaska, 4–9 May 1998, pp. 69–73.
  • 10. Eberhart R.C., Shi Y.: Particle swarm optimization: developments, applications and resources, Congress on Evolutionary Computation, Seoul, Korea, 27–30 May 2001, pp. 81–86.
  • 11. Kennedy J., Eberhart R.C.: Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco 2001.
  • 12. Power Systems and Evolutionary Algorithms, http://www.al-roomi.org/power-flow/118-bus-system (dostęp: luty 2017).
  • 13. Zimmerman R.D., Murillo-Sánchez C.E., Thomas R.J.: MATPOWER: Steady-State Operations, Planning and Analysis Tools for Power Systems Research and Education, IEEE Transactions on Power Systems 2011, vol. 26, no. 1, pp. 12–19.
  • 14. Eberhart R.C., Shi Y.: Comparing inertia weights and construction factors in particle swarm optimization, Congress on Evolutionary Computation, San Diego, USA, July 2000, pp. 84–88.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4c4b7dc7-4171-40e0-8d11-12bd5d5512b7
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.