Оптимизация режимов электрических сетей по напряжению с помощью генетического алгoритма

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ:

Аннотация

Актуальность: Определение допустимых режимов современных сложных электрических сетей и выбор среди них оптимального для внедрения является одной из актуальных задач. В настоящее время в развитых странах отмечено, что использование генетических алгоритмов с учётом реальных особенностей обеспечивает снижение расхода топлива. В частности, особое внимание уделяется применению генетических алгоритмов для расчёта и оптимизации устойчивых состояний электрических сетей. Сегодня в энергетической отрасли существует множество методов оптимизации для решения различных задач. Современный этап развития электроэнергетики характеризуется значительными ограничениями по выделенным ресурсам и растущими требованиями к их использованию. Это подчёркивает актуальность разработки и внедрения новых технологий оптимизации.


Цель: Анализ и обоснование математических моделей и методов решения задачи оптимизации состояний электрических сетей по напряжениям узлов с использованием генетического алгоритма.


Методы: Использованы теория расчёта и оптимизации устойчивых состояний электрических сетей, линейное и нелинейное программирование, методы искусственного интеллекта, генетические алгоритмы, системный анализ.


Результаты: Исследованы возможности эффективного использования генетических алгоритмов при оптимизации состояний электрических сетей. Применённый генетический алгоритм показывает более быструю и надёжную работу по сравнению с традиционными методами оптимизации. Генетический алгоритм рекомендован как эффективный инструмент для повышения энергоэффективности и обеспечения устойчивости системы при оптимизации состояний электрических сетей.

Ключевые слова:

Об авторах

Как цитировать

Tulkin Sh. Gayibov, & Гульназ М. Турманова. (2026). Оптимизация режимов электрических сетей по напряжению с помощью генетического алгoритма. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГО-И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЯ, (3), 230–237. извлечено от https://energy.tdtu.uz/index.php/journal/article/view/257
Просмотров: 22

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)