Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Metoda optymalizacji rozmieszczenia generacji nieregulowanej w systemie elektroenergetycznym wykorzystująca zmodyfikowany algorytm tabu search

Tytuł:
Metoda optymalizacji rozmieszczenia generacji nieregulowanej w systemie elektroenergetycznym wykorzystująca zmodyfikowany algorytm tabu search
Autorzy:
Słabosz, S.
Sobierajski, M.
Data publikacji:
2013
Słowa kluczowe:
planowanie rozwoju
system elektroenergetyczny
odnawialne źródła energii
nieliniowa optymalizacja
renewable energy sources
nonlinear optimization
power system expansion planning
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W pracy przedstawiono metodę optymalizacji węzłowej generacji nieregulowanej w systemie elektroener-getycznym z wykorzystaniem zmodyfikowanego algorytmu Tabu Search. Funkcją celu jest maksymalna sumaryczna generacja nieregulowana przy spełnieniu następujących ograniczeń: dopuszczalne obciążenie linii i transformatorów, dopuszczalne saldo wymiany zagranicznej, regulacyjne minimum techniczne mocy w elektrowniach konwencjonalnych. Modyfikacja algorytmu polega na wykluczania rozwiązań, w których następuje przekroczenie już na etapie pośrednim. Wprowadzono funkcję promującą rozwiązania oddalone od przekroczeń. Rozważania zilustrowano przykładem obliczeniowym, wyniki porównano z optymalizacją liniową.
In the paper the optimization method of unregulated generation in a electric power system using the modified Tabu Search algorithm was presented. The goal function is the maximal total unregulated generation with the following constraints: permissible lines and transformers loading, permissible international exchange balance, technical constraints of the power of regulated power stations. The algorithm modification relies on elimination of solutions in which in the middle stages the overrun occurs. A function promoting solutions far from overruns was introduced. The considerations were illustrated by a computational example and the results were compared with linear optimization.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies