Методы оптимизации в распределенной генерации

Bibliographic Details
Parent link:Энергосбережение и инновационные технологии в топливно-энергетическом комплексе: материалы Национальной c международным участием научно-практической конференции студентов, аспирантов, ученых и специалистов, посвященной 20-летию создания кафедры электроэнергетики, 18-20 Декабря 2019, Тюмень/ Тюменский индустриальный университет.— , 2019
Т. 2.— 2019.— [С. 296-299]
Main Author: Малькова Я. Ю. Яна Юрьевна
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа энергетики Отделение электроэнергетики и электротехники
Other Authors: Уфа Р. А. Руслан Александрович
Summary:Заглавие с экрана
В настоящее время развитие мировой электроэнергетической отрасли связано с освоением возобновляемых энергетических ресурсов, таких как солнце, ветер, биомасса и др., проектированием, строительством и последующей эксплуатацией энергетических объектов, использующих в качестве топлива данный вид первичных ресурсов. При проектировании энергетического объекта, в частности, при определении его установленной мощности и оптимального места установки в электроэнергетической системе, необходимо учитывать технологические аспекты: топологию системы, способы подключения к системе, требования к оборудованию релейной защиты и автоматики, экономические аспекты, экологические аспекты и др. Для решения задачи определения оптимального места установки объекта возобновляемой генерации применяются различные методы математического моделирования, каждый из которых обладает своими достоинствами и недостатками. На сегодняшний день наибольшей популярностью пользуются мета-эвристические методы. В рамках настоящей статьи рассмотрена программная реализация одного из мета-эвристических методов - генетического алгоритма. Кроме того, определены переменные параметры многоцелевой функции и вклад каждого из них в достижение минимально возможного значения данной функции для получения оптимального решения поставленной задачи.
Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Published: 2019
Subjects:
Online Access:https://elibrary.ru/item.asp?id=42607503
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=663325