Warianty tytułu
Algorithm classifier system for to help operator distribution network after breakdown
Języki publikacji
Abstrakty
W referacie przedstawiono koncepcję wykorzystania systemu klasyfikującego do wspomagania w sytuacjach awarii podejmowania decyzji przez operatorów złożonych systemów dystrybucyjnych energii elektrycznej. Opracowana metoda wykorzystuje podstawy teoretyczne genetycznych systemów uczących się. Metoda charakteryzuje się możliwością gromadzenia doświadczeń na podstawie informacji o zaistniałych awariach w rzeczywistej sieci dystrybucyjnej, lub symulowanych awariach w komputerowym modelu analizowanego systemu dystrybucyjnego. W teorii systemów klasyfikujących znane są algorytmy pozwalające na realizowanie tzw. proces uczenia się. W opracowanej metodzie wykorzystano te algorytmy do formułowania dla sytuacji awarii w systemach dystrybucyjnych, scenariuszy zmian konfiguracji sieci, pozwalających na przywracanie dostaw energii odbiorcom. W referacie przedstawiono opis zaproponowanego algorytmu, podstawowych procedur obliczeniowych oraz przyjętych kryteriów odszukiwania zastępczych konfiguracji sieci przy uwzględnieniu poziomu niezawodności sieci, struktury połączeń elementów sieci, oraz ich obciążeń. W niniejszym referacie rozważano także problem obliczeniowe, dotyczące wykorzystania opracowanej metody do odszukiwania zastępczych poawaryjnych konfiguracji analizowanej sieci dystrybucyjnej.
This paper describes application of classifier system for optimization configuration distribution networks after breakdown. Simulation method, using evolutionary algorithm for evaluation of optimal electrical energy distribution tracks, taking into account the reliability, energy transfer costs and load uniformity of the line elements, has been presented in the paper. The elaborated method and the calculation procedure allow finding optimal supply track for the user with determined demanded power. The method has the possibility of accumulation of information about breakdowns of electric power distribution networks. The article contains the description of procedures realizing the process of learning the system The objective function of the evolutionary algorithm incorporates all the objectives and constraints required for the supply restoration scheme. The method enables to find substitute most advantageous traces of users supply in case of failure, taking into account the reliability, network structure and the load. The application of the method is performing calculations for a piece of 15 kV municipal medium voltage network. Results obtained using procedure applied to a test system are presented and discussed.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
41-47
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Politechnika Świętokrzyska, filipiak@tu.kielce.pl
Bibliografia
- [1] Augugliaro A., Dusonchet L., Sanseverino E.: Multiobjective service restoration in distribution networks using an evolutionary approach and fuzzy sets. Electrical Power and Energy Systems, 2000, nr 5.
- [2] Filipiak S.: Symulacyjna metoda odszukiwania optymalnych poawaryjnych konfiguracji złożonych układów sieci elektroenergetycznych SN, VI Seminarium Naukowe PTETiS Wybrane Zagadnienia Elektrotechniki i Elektroniki WZEE’2006 Lublin - Kazimierz Dolny, 8-10 maj 2006.
- [3] Goldberg D. E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Warszawa, WNT 2003.
- [4] Jędrychowski R.: Ewolucja systemów sterowania i nadzoru do rozwiązań opartych na strukturze otwartej. Rynek Energii 2008, nr 1.
- [5] Kulakarni A.: Knowledge-based methodology for inteligent sequence switching, fault identification and service restoration of distribution system. Electrical Power and Energy Systems, 2002, nr 2.
- [6] Lichota J.: Oprogramowanie w sterowaniu obiektem energetycznym. Rynek Energii 2007, nr 3.
- [7] Pomirski J.: Nowoczesne układy sterowania i nadzoru w energetycznych sieciowych przedsiębiorstwach dystrybucyjnych. Rynek Energii 2001, nr 2.
- [8] Rutkowski A.: Zastosowanie systemu pomiarowego do wspomagania działań OSD na zliberalizowanym rynku energii elektrycznej. Rynek Energii 2007, nr 2.
- [9] Sroczan M., Srocza E., Urbaniak A.: Inwestycje teleinformatyczne w przedsiębiorstwie energetycznym. Rynek Energii 2007, nr 2.
- [10] Stępień J., Madej Z.: Charakterystyka awarii wiejskich sieci elektroenergetycznych niskiego napięcia i kosztów ich usuwania. Rynek Energii 2008, nr 1.
- [11] Szewczyk M., Halinka A.: Wspomaganie podejmowania decyzji w układach i systemach elektroenergetycznych. Elektro Info, 2005, nr 4.
- [12] Tung Y., Yang Ch.: Enhancement of restoration service in distribution systems using a combination Fuzzy-GA Method. IEEE Transactions on Power Systems, November 2000, nr 1.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPL2-0011-0022