Optymalizacja rozpływu mocy w liniach wysokich napięć z wykorzystaniem algorytmu ewolucyjnego

• Autorzy: Gajer M.

Warianty tytułu

EN

The optimization of power flow in highvoltage transmission lines with the use of the evolutionary algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaproponowano wykorzystanie techniki obliczeniowej opartej na algorytmach ewolucyjnych do optymalizacji rozpływu mocy w liniach wysokich napięć. Celem rozważanej optymalizacji jest wyznaczenie wartości mocy przesyłanej za pomocą poszczególnych linii, tak aby suma mocy strat przesyłowych występujących w rozważanych liniach wysokich napięć była możliwie jak najmniejsza. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów numerycznych wykazano, że algorytm ewolucyjny wykorzystujący kodowanie bezpośrednio oparte na liczbach rzeczywistych jest skutecznym narzędziem optymalizacyjnym, które może znaleźć szerokie zastosowania w obszarze elektroenergetyki.

EN

The paper proposes the use of a computational technique based on evolutionary algorithms to optimize the power flow in high-voltage transmission lines. The purpose of the above mentioned optimization is to minimize the transmission losses in high-voltage lines. Based on the results of the numerical experiments we proved that the evolutionary algorithm with a coding system based directly on real numbers can be an effective optimization tool, which can be broadly implemented in the domain of electro-energetic systems.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy ewolucyjne; teoria optymalizacji; rozpływ mocy; straty przesyłowe

EN

evolutionary algorithms; optimization theory; power flow

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 8
• Strony: 239--243
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., wykr., schem.

Twórcy

autor

Gajer M.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Katedra Automatyki, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków,

Bibliografia

• [1] Kudrewicz J., Nieliniowe obwody elektryczne, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
• [2] Niedźwiecki M., Rasiukiewicz M., Nieliniowe elektroniczne układy analogowe, Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, Warszawa, 1992
• [3] Tadeusiewicz M., Metody komputerowej analizy stałoprądowej nieliniowych układów elektronicznych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1991
• [4] Kujszczyk S., Brociek S., Flisowski Z., Gryko J., Nazarko J., Zdun Z., Elektroenergetyczne układy przesyłowe, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1997
• [5] Laudyn D., Pawlik M., Strzelczyk F., Elektrownie, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2000
• [6] Goldberg D. E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
• [7] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Łódź, 1997
• [8] Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2003
• [9] Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2004
• [10] Rut kowska D., Inteligentne systemy obliczeniowe i sztuczna inteligencja, [w] Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000, pod redakcją Macieja Nałęcza, Tom 6 – Sieci neuronowe, 2000, 765-784
• [11] Filipowicz B., Chmiel W., Kadłuczka P., Ukierunkowane przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań w algorytmach rojowych, Automatyka, Tom 13, Zeszyt 2, 2009, 247-255.
• [12] Loizos M., Ant-Based Computing, Artificial Life, Vol. 15, 2009, 337-349
• [13] Pełech-Pilichowski T., Duda J. T., Wykorzystanie podejścia immunologicznego do prognozowania szeregów czasowych, Automatyka, Tom 13, Zeszyt 2, 2009, 551-562
• [14] Gajer M., Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych w zagadnieniach optymalizacyjnych na przykładzie problemu ekonomicznego rozdziału obciążeń w systemie elektroenergetycznym, Elektronika, XLV (2004), n.11, 48-49
• [15] Gajer M., Zastosowanie algorytmów genetycznych do poszukiwania optymalnych planów produkcji energii w systemie elektroenergetycznym [w:] Współczesne problemy systemów czasu rzeczywistego, pod red. Andrzeja Kwietnia i Piotra Gaja, Warszawa, WNT, 2004, 25-34
• [16] Gajer M., Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji pracy urządzeń systemu elektroenergetycznego, Informatyka Teoretyczna i Stosowana, 7 (2007), n.2, 15-23
• [17] Maniadakis M., Trahanias P., Ant-Based Brain Modeling by Means of Hierarchical Cooperative Coevolution, Artificial Life, Vol. 15, 2009, 293-336
• [18] Stanley K. O., Ambrosio D. B., Gauc i J., A hypercubebased encoding for evolving large-scale neural networks, Artificial Life, Vol. 15, 2009, 185-212
• [19] Ampatzis C., Tuci E., Triannini V., Christensen A. L., Dorigo M., Evolving Self-Assembly in Autonomous Homogeneous Robots: Experiments with Two Physical Robots, Artificial Life, Vol. 15, 2009, 185-212