Estymacja rocznych mocy szczytowych transformatorów SN/nn przy użyciu algorytmów PSO

• Autorzy: Baczyński D.

Warianty tytułu

EN

Estimation of Year Peak Loads of MV/LV Transformers Using PSO Algorithms

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiony został sposób budowania zależności estymacyjnej przy użyciu algorytmu optymalizacji rojem cząstek (PSO). Algorytm ten został wykorzystany do dobrania parametrów formuły estymacyjnej. Wykorzystuje ona informacje o energii elektrycznej zużytej przez poszczególne grupy odbiorców. Wyniki testów zostały porównane z wynikami uzyskanymi przy użyciu algorytmów ewolucyjnych. Na tej podstawie sformułowano ogólne wnioski dotyczące wykorzystania algorytmów PSO do budowania modeli matematycznych różnych zjawisk.

EN

Building of estimation formula using particle swarm optimization algorithm (PSO) is presented in the paper. This algorithm was used for finding of estimation formula parameters. It uses information about energy consumed by particular receiver’s groups. Test results were compared with those obtained using evolutionary algorithms. On these basis general conclusions concerning PSO usage for constructing of various phenomena models were formulated.

Słowa kluczowe

PL

estymacja rocznych mocy szczytowych; algorytmy ewolucyjne; algorytmy optymalizacji rojem cząstek

EN

year peak loads estimation; evolutionary algorithms; particle swarm optimization algorithm

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 8
• Strony: 96--98
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Baczyński D.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75, Warszawa,

Bibliografia

• [1] Baczyński D., Parol M., Estymacja obciążeń szczytowych stacji transformatorowych SN/nN za pomocą metod statystycznych oraz metod sztucznej inteligencji, XI Międzynarodowa Konferencja „Aktualne Problemy w Elektroenergetyce” APE’03, Gdańsk - Jurata, (ISBN 83- 909885-2-6), 11 - 13 czerwca 2003 r., tom III, str. 123-130.
• [2] Del Valle Y. et al ., Particle Swarm Optimization: Basic Concepts, Variants and Applications in Power Systems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 12, no. 2, april 2008, str. 171-195.
• [3] Riccardo P., Analysis of the Publications on the Applications of Particle Swarm Optimisation, Journal of Artificial Evolution and Applications, vol. 2008, Article ID 685175, 10 pages, 2008. doi:10.1155/2008/685175.
• [4] Trojanowski K., Metaheurystyki praktycznie, Wydanie 2, poprawione, Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania, Warszawa 2008.
• [5] Baczyński D., „Zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek w procesie uczenia sztucznej sieci neuronowej w prognozowaniu krótkoterminowym”, Rynek Energii, nr 4/2010, str. 52-56, ISSN 1425-5960.
• [6] Baczyński D., Parol M., Estymacja obciążeń szczytowych rocznych stacji transformatorowych SN/nN przy użyciu algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych, X Międzynarodowa Konferencja Aktualne Problemy w Elektroenergetyce” APE’01, Gdańsk - Jurata, (ISBN 83- 909885-1-8), 6 - 8 czerwca 2001 r., tom III, str. 59-66.