Optimalna rekonfiguracija distribucijske mreže kroz integraciju prekida ciklusa i genetskih algoritama
Sažetak
Ovaj rad predstavlja nove algoritme za prekid ciklusa (generiranje razapinjućeg stabla) koji se mogu koristiti za pronalaženje optimalne topologije distribucijske mreže. Ovi algoritmi (matrica susjedstva/prekid ciklusa odozgo prema dolje/odozdo prema gore) predstavljaju novi način dobivanja topologije radijalne mreže pregrupiranjem ciklusa korištenjem matrice susjedstva ili informacija o elementarnom ciklusu. Predložene metode osiguravaju spojenu radijalnu topologiju mreže i mogu se koristiti u kombinaciji s genetskim algoritmima za postizanje optimalne strukture distribucijske mreže pod minimalnim gubitkom aktivne snage ili okvirom indeksa opterećenja mreže. Algoritmi za prekid ciklusa koriste se u početnoj generaciji populacije, procesu križanja i mutacije kako bi se poboljšala izvedba genetskih algoritama u smislu stope konvergencije. Ove izmjene čine predloženi pristup prikladnim za korištenje na realističnim distribucijskim mrežama bez brige o njegovoj složenosti. Algoritmi se testiraju na nekoliko standardnih ispitnih mreža i rezultati se uspoređuju s drugim postojećim pristupima.
Damir Jakus
Redoviti profesor | Katedra za električne mreže i postrojenja
Redoviti profesor na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje u Splitu, s istraživačkim interesima koji uključuju optimizaciju i planiranje razvoja elektroenergetskih sustava, integraciju obnovljivih izvora energije (OIE), modeliranje tržišta električne energije, te općenito primjenu metoda optimizacije na rješavanje složenih tehno-ekonomskih problema.
Petar Sarajčev
Redoviti profesor u trajnom zvanju | Katedra za električne mreže i postrojenja
Josip Vasilj
Izvanredni profesor | Katedra za električne mreže i postrojenja
Izvanredni profesor na Fakultetu elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje u Splitu, gdje predaje kolegije vezane za područje inženjerske ekonomike, elektroenergetskih mreža i strojnog učenja. Njegovo istraživanje je vezano uz primjenu naprednih optimizacijskih metoda i metoda strojnog učenja u problemima analize i planiranja rada elektroenergetskog sustava.