Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
The influence of the methods of determining technical losses on the optimization of configuration of distribution networks
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule porównano wyniki optymalizacji konfiguracji sieci rozdzielczych nN wykonane dla dwóch metod wyznaczania strat energii elektrycznej w optymalizowanym okresie. Wykorzystano trzy różne algorytmy wyznaczania optymalnej konfiguracji sieci: heurystyczny, heurystyczny zmodyfikowany oraz genetyczny. Obliczenia optymalizacyjne przeprowadzono dla czterech różnych okresów czasowych. Przeanalizowano wyniki oraz sformułowano wnioski.
The article compares the results of optimization of the configuration of LV distribution networks for two methods of determining electricity losses in the optimized period. Three different algorithms for determining the optimal network configuration were used: heuristic, heuristic modified and genetic. Optimization calculations were performed for four different time periods. The results were analyzed and conclusions were formulated.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
1--6
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75 Gmach Mechaniki, 00-662 Warszawa
autor
- Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75 Gmach Mechaniki, 00-662 Warszawa
autor
- Globema Sp. z o.o., ul. Wita Stwosza 22, 02-661 Warszawa
autor
- Globema Sp. z o.o., ul. Wita Stwosza 22, 02-661 Warszawa
Bibliografia
- [1] Niewiedział E., Niewiedział R., Analiza statystyczna strat energii elektrycznej w krajowym systemie elektroenergetycznym w XXI wieku, VIII Konferencja Naukowo-Techniczna Straty Energii Elektrycznej w Sieciach Elektroenergetycznych, Wrocław, marzec 2018
- [2] Wskaźniki emisyjności CO2, SO2, NOx, CO i pyłu całkowitego dla energii elektrycznej na podstawie informacji zawartych w Krajowej bazie o emisjach gazów cieplarnianych i innych substancji za 2016 rok, IOŚ-PIB, grudzień 2017
- [3] Raport: W 2020 roku polska energetyka była trzy razy bardziej emisyjna niż średnia UE, https://biznesalert.pl/emisje-co2-energetyka-ue-polska-wegiel-raport/
- [4] USTAWA z dnia 15 kwietnia 2011 r. o efektywności energetycznej, tekst ujednolicony, Dz.U. 2011 Nr 94 poz. 551
- [5] „Wymiana 914 transformatorów SN/nN w województwie śląskim celem ograniczenia strat sieciowych”, Tauron Dystrybucja S.A., https://www.tauron-dystrybucja.pl/o-spolce/fundusze-unijne/dzialanie-92
- [6] „Budowa i modernizacja sieci SN i nN na terenie województwaśląskiego i łódzkiego w celu realizacji koncepcji sieci inteligentnej”, Tauron Dystrybucja S.A., https://www.tauron-dystrybucja.pl/o-spolce/fundusze-unijne/poddzialanie-141
- [7] „Przebudowa sieci do standardów Smart Grid poprzez instalowanie inteligentnego opomiarowania i automatyzację sieci w celu aktywizacji odbiorców dla poprawy efektywności użytkowania energii oraz efektywnego zarządzania systemem elektroenergetycznym dla poprawy bezpieczeństwa dostaw. Wdrożenie podstawowe w obszarze ENERGA-OPERATOR SA”, ENERGA-OPERATOR S.A., https://mapadotacji.gov.pl/projekty/746103/]
- [8] Baczyński D., Metody inteligencji obliczeniowej w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2013
- [9] Baczyński D., A new concept of an artificial ecosystem algorithm for optimization problems, Control and Cybernetics, 2016, vol. 45, s.5-36
- [10] Helt P., Zduńczyk P., Możliwości optymalizacji konfiguracji rozległych sieci dystrybucyjnych SN i nN, Przegląd Elektrotechniczny, 2014 nr 9
- [11] Parol M., Optymalizacja konfiguracji elektroenergetycznychsieci rozdzielczych w oparciu o systemy ewolucyjne, rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, Warszawa 1996
- [12] Rabih A. Jabr, Ravindra Singh, Bikash C. Pal: Minimum LossNetwork Reconfiguration Using Mixed-Integer Convex Programming, IEEE Transactions On Power Systems, Vol. 27, NO. 2, MAY 2012, 1106–1115
- [13] Rayapudi S. R., Sadhu Venkata L. N., Manyala R. R., Srinivasa Rao A., Optimal Network Reconfiguration of Large-Scale Distribution System Using Harmony Search Algorithm, IEEE Transactions On Power Systems, Vol. 26, No. 3, August, 2011, 1080–1088
- [14] Sawa T., Radial Network Reconfiguration Method in Distribution System using Mutation Particle Swarm Optimization, IEEE Bucharest Power Tech Conference, June 28th - July 2nd, Bucharest, Romania, 2009
- [15] Strbac G. , Djapic P. : A Genetic Based Fuzzy Approach to Optimization of Electrical Distribution Networks, Proceedings of the First International Conference on genetic Algorithms in Engineering Systems, GALESIA ’95, 1995, University of Sheffield, IEE Conference Publications no. 414
- [16] D. E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1998
- [17] Kulczycki J . (red.), Straty energii elektrycznej w sieciach dystrybucyjnych, PTPiREE, Poznań, 2009
- [18] Kot A., Optymalizacja rozcięć w rozległych sieciach średnich napięć – praktyczne aspekty obliczeń, APE ’09, Międzynarodowa Konferencja Naukowa Aktualne Problemy w Elektroenergetyce, Jurata, czerwiec 2009
- [19] Helt P., Praktyczne aspekty wyznaczania optymalnych rozcięć w sieciach rozdzielczych, Przegląd Elektrotechniczny 2012, nr 8, str 80-83
- [20] Helt P.: Optymalizacja konfiguracji rozległych sieci dystrybucyjnych z wykorzystaniem technik GIS, V Konferencja - Aspekty nowej jakości eksploatacji elektroenergetycznej sieci,FSNT NOT, Warszawa 23.10.2014
- [21] Noske S., Helt P., Kołodziejczyk K.,: Możliwości redukcji strat sieciowych dzięki optymalizacji układu pracy sieci, Energia elektryczna, czerwiec 2014
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-be8f2950-964d-4541-bf03-ae72ef0976d7