ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РАСЧЕТА УСТАНОВИВШЕГОСЯ РЕЖИМА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ
https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-131-141
Аннотация
ЦЕЛЬ. Разработка метода расчета установившихся режимов электрической сети (УР ЭС) с использованием генетического алгоритма (ГА). МЕТОДЫ. Предложен метод расчета УР ЭС с использованием генетических алгоритмов. РЕЗУЛЬТАТЫ. Показана принципиальная возможность применения ГА для расчета УР ЭС. Составлен алгоритм и программа для расчета УР ЭС методом ГА. Проведена верификация результатов расчетов методом ГА с результатами расчета традиционными итерационными методами математического анализа. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Разработан альтернативный метод расчета УР ЭС, достоинством которого является высокая точность расчетов при значительном снижении требований к вычислительным ресурсам.
Об авторах
Р. В. Солопов
Филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия
Россия
А. С. Самульченков
Филиал ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия
Россия
Список литературы
1. Аюев Б.И., Давыдов В.В., Ерохин П.М., Неуймин В.Г. Вычислительные модели потокораспределения в электрических системах. М.: Изд-во Флинта, 2008. 256 с.
2. Идельчик В.И. Электрические системы и сети. М.: Энергоатомиздат, 1989. 592 с.
3. Кавченков В.П., Солопов Р.В. Алгоритм комплексной оптимизации режимов электроэнергетической системы с использованием обобщенных критериев подобия // Программные продукты и системы. 2013. № 1. 23 с.
4. Solopov R., Kavchenkov V., Doletskaya L., Kiselev V. Effective solution of large-scale optimization problems using the similarity criteria // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. No. 12. Р. 3539-3541.
5. Solopov R.V. Criterion complex optimization in electric-power systems // Russian Electrical Engineering. 2017. No. 5. P. 280-284.
6. Ортега Д., Рейнболдт В. Итерационные методы решения нелинейных систем уравнений со многими неизвестными. М.: Изд-во Мир, 1975. 560 с.
7. Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров. М.: Высшая школа, 1994. 544 с.
8. Баламетов А.Б., Халилов Э.Д. О применении нейронных сетей при расчетах установившихся режимов электрических сетей // Проблемы энергетики. 2009. № 1 c. 21 - 31
9. Хохлов М.В. Расчеты установившихся режимов ЭЭС с использованием нейронных сетей. В кн.: Новые информационные технологии в задачах оперативного управления электроэнергетическими системами. Екатеринбург: Уральское отделение Российской академии наук (УрО РАН), 2002. С. 102-126.
10. Панченко Т.В. Генетические алгоритмы. Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. 87 с.
11. Yuancheng Li, Yiliang Wang and Bin Li. A hybrid artificial bee colony assisted differential evolution algorithm for optimal reactive power flow // Electrical Power and Energy Systems. 2013. No. 52. P. 25-33.
12. Sina Tabakhi, Parham Moradi and Fardin Akhlaghian. An unsupervised feature selection algorithm based on ant colony optimization // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2014. No. 32. P. 112-123.
13. Манусов В.З., Павлюченко Д.А. Оптимизация режимов электроэнергетических систем на основе эволюционных вычислений // Проблемы энергетики. 2002. № 1-2. С. 12-19.
14. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. М: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с.
15. Gajendra Sahu and Kuldeep Swarnkar. Review of Reactive Power Optimization Using Evolutionary Computation Techniques // Advance in Electronic and Electric Engineering. 2014. No. 4. P. 73-82.
16. Кнут Д. Искусство программирования: в 3 т. / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 720 c.
Рецензия
Для цитирования:
Солопов Р.В., Самульченков А.С. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РАСЧЕТА УСТАНОВИВШЕГОСЯ РЕЖИМА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018;22(2):131-141. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-131-141
For citation:
Solopov R.V., Samulchenkov A.S. APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM FOR ELECTRIC CIRCUIT STEADY-STATE RESPONSE CALCULATION. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(2):131-141. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-131-141
Просмотров:
300
Послать статью по эл. почте 