APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM FOR ELECTRIC CIRCUIT STEADY-STATE RESPONSE CALCULATION
https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-2-131-141
Abstract
The PURPOSE of the paper is to develop a method of electric circuit steady state response calculation (ECSSR) using a genetic algorithm (GA). METHODS. A method is proposed for ECSSR calculation using genetic algorithms. RESULTS. We have shown the possibility in principle to use a genetic algorithm for ECSSR calculation. An algorithm and a program for ECSSR calculation by the genetic algorithm method have been developed. The calculation results obtained through the use of the genetic algorithm method have been verified by the calculation results received with the use of traditional iterative methods of mathematical analysis. CONCLUSION. An alternative method of ECSSR calculation has been developed. Its advantage is high calculation accuracy under significantly reduced requirements for computing resources.
About the Authors
R. V. Solopov
Smolensk branch of National Research University “Moscow Power Engineering Institute”
Russian Federation
Russian Federation
A. S. Samulchenkov
Smolensk branch of National Research University “Moscow Power Engineering Institute”
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
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
Views:
299
Email this article 