Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sieci dystrybucyjne energii elektrycznej

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of classifier system to restoration service of electric power distribution networks

Filipiak S.

Rynek Energii

2011

nr 2

163-170

Distribution networks faults can cause power failure for many users, what can be a reason of major economical losses. In the literature on the distribution systems operation the problem of power delivery recovery in case of the network failure is one of the very important aspects of a proper operation of the distribution systems. An idea of using a classifying system and evolutionary algorithm for operation support of electric power distribution systems operators has been presented in the paper. The elaborated method uses the theoretical background of genetic-based machine learning systems. The method shows the ability to collect experience on the base of information on faults, occurred or simulated in the power distribution systems. In the elaborated method the decisive variables, essential from the network operation reliability point of view, de-scribed with the use of fuzzy sets theory. A method enabling to formulate scenarios of network configuration changes (at changes in network operation conditions) has been characterised in the paper.

Awarie występujące w elektroenergetycznych sieciach dystrybucyjnych średniego napięcia mogą powodować przerwy w zasilaniu wielu użytkowników narażających ich na straty ekonomiczne. W literaturze przedmiotu problem przywracania dostaw energii w stanach awarii sieci jest ważnym zagadnień dotyczących poprawnej pracy sieci dystrybucyjnych. W artykule zaprezentowano opracowaną metodę wykorzystująca system klasyfikujący i algorytm koewolucyjny w celu wspomagania operatorów systemów dystrybucji energii elektrycznej w zarządzaniu nimi w stanach awarii. Opracowana metoda oparta jest na podstawach teoretycznych genetycznych systemów uczących się i umożliwia wykorzystanie informacji (pochodzących z symulacji) o prawdopodobnych stanach awarii analizowanej sieci dystrybucyjnej. Przy opisie zmiennych decyzyjnych wykorzystano elementy teorii zbiorów rozmytych. Przedstawiona w artykule metoda umożliwia formułowanie scenariuszy zastępczych konfiguracji sieci dystrybucyjnych.