Анотація
Запропоновано метод розв’язання задачі рівномірного розподілення навантажень між фазами в мережі 0,38/0,22 кВ. Застосовано модифікований генетичний алгоритм, цільовими функціями якого є параметр нерівномірності навантажень у мережі та число перепідключень споживачів. Операція виділення та коригування множини елітарних особин (Парето), що вбудована у генетичний алгоритм, реалізована методом попарних порівнянь альтернатив. Оригінальна операція ранжування популяції на основі введення віку особин дозволяє автоматично налаштувати алгоритм на можливості комп’ютера. На конкретному прикладі виконано розрахунок мережі та отримано множину Парето. Обрано оптимальний варіант із множини Парето за рівномірним розподіленням навантажень між фазами в мережі 0,38/0,22 кВ. Достовірність отриманих результатів перевірено за допомогою програмного продукту Multisim. Бібл. 5, табл. 2, рис. 2.
Посилання
Derzsky V.G., Skiba V.F. Electricity losses and voltage of 0.38 kV networks in open-phase modes in uncertainty // Energeticheskii ekspert. – 2010. – http://www.energyexpert.com.ua/pub/14-loading-038-simulation . (Rus)
Kureichik V.M. Genetic algorithms // Perspektivnye informatsionnye tekhnologii i intellektualnye sistemy. – 2000. – № 1. – Pp. 18–22. (Rus)
Levin M.S., Leshchinskaia T.B. Analysis asymmetrical modes rural networks 0.38 kV // Elektrichestvo. – 1999. – № 5. – Pp. 18–22. (Rus)
Naumov I.V. Reduce losses and improve the quality of electricity in rural distribution networks 0.38 kV with a balun / Diss. dokt.tekhn.nauk, 05.20.02. – Irkutsk, 2002. – 387 p. (Rus)
Herrera F., Lozano M., Verdegay J.L. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis // Artificial Intelligence Review. – 1998. – Vol. 12. – No. 4. – Pp. 265–319.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2023 Array