«ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ УСТРОЙСТВ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ НА БАЗЕ АЛГОРИТМА БИОГЕОГРАФИИ» Студентка: Синяговская Оксана Александровна Научный руководитель: д.ф.-м.н. Карпенко А.П.

Компенсация реактивной мощности Проблема компенсации реактивной мощности вызвана рядом обстоятельств: концентрация и централизация генерирующих источников осуществление повсеместно политики ресурсо- и энергосбережения повышенные требования к качеству электрической энергии недостаточная установленная мощность компенсирующих установок в питающих и распределительных электрических сетях 2

Компенсация реактивной мощности Проблема компенсации реактивной мощности включает в себя ряд технико-экономических задач: проведение мероприятий по снижению реактивной мощности самих электроприемников выбор типа и мест установки компенсирующих устройств многокритериальная оптимизация режимов работы компенсирующих устройств при развитии и функционировании систем электроснабжения 3

Компенсирующие устройства Статические компенсирующие устройства Электромашинные системы Шунтирующий реактор Конденсаторные установки Реакторные группы, коммутируемые выключателями Статические тиристорные компенсаторы Фильтрокомпенсирующие устройства и т.д. Асинхронизированные синхронные компенсаторы Фазовращающийся трансформатор Асинхронизированные электромашинные преобразователи частоты на основе двух асинхронизированных машин на одном валу и т.д. 4

Компенсирующие устройства Преимущества конденсаторной батареи: возможность применения, как на низком, так и на высоком напряжении; малые потери активной мощности наименьшая удельная стоимость по сравнению с другими компенсирующими устройствами; простота эксплуатации (ввиду отсутствия вращающихся и трущихся частей) простота производства монтажа (малая масса, отсутствие фундамента) возможность установки в любом сухом помещении Шунтирующие реакторы позволяют: нормализовать уровни напряжений и до 1-2% ограничить колебания напряжения в электросети на 15-20% снизить потери при транспортировке и распределении электроэнергии потребителям в десятки раз уменьшить интенсивность эксплуатации коммутационного оборудования Шунтирующий реактор Конденсаторная батарея 5

Обзор методов решения задачи оптимального размещения компенсирующих устройств ACO – муравьиный алгоритм DE –дифференциальная эволюция ES – эволюционная стратегия BBO – алгоритм биогеографии GA – генетический алгоритм PSO – метод роя частиц 6

Биогеография Миграция видов в экосистеме Биогеография - это наука, которая изучает распределение живых организмов на Земле. - уровень иммиграции - уровень эмиграции – максимальный уровень эмиграции – максимальный уровень иммиграции - точка равновесия видов 7

Алгоритм биогеографии Постановка задачи Задача многомерной глобальной условной минимизации: F(X) – минимизируемая целевая функция – N- мерный вектор варьируемых параметров X* – искомый вектор оптимальных значений компонентов вектора варьируемых параметров F* – искомое значение целевой функции 8

Алгоритм биогеографии Схема алгоритма 1) Ввести параметры алгоритма 2) Инициализировать случайный набор n векторов решений, удовлетворяющих поставленным условиям 3) Вычислить F(X), затем в зависимости от значений F(X) вычислить и 4) Произвести процесс миграции, вычислить новые значения F(X) и сохранить р лучших решений 5) Произвести процесс мутации, вычислить новые значения F(X) 6) Проверить критерий окончания итераций. Если критерий не выполнен, то перейти к шагу 3, если выполнен, то завершить работу программы 9

Алгоритм биогеографии Шаг 3. Вычисление и Если максимальное количество видов равно n, то их распределение имеет вид Уровни иммиграции и эмиграции в матрице А находим из уравнений - вероятность существования k-го вида 10

Алгоритм биогеографии Шаг 4. Миграция Шаг 5. Мутация 11

Программная реализация и тестирование алгоритма Основные блоки программы: 1.Ввод параметров алгоритма 2.Инициализация n возможных векторов решений 3.Вычисление, где i = 1…n 4.Сортировка 5.Вычисление и 6.Процесс миграции 7.Вычисление 8.Сохранение p лучших решений 9.Определение вероятности существования решений 10.Процесс мутации 11.Вычисление 12.Обновление лучших решений 13.Проверка критерия останова 14.Вывод X* и F* Тестирование проводилось на примере трехмерной сферической целевой функции Для проведения тестирования использовалась программная среда MatLab. 12

Исследование эффективности алгоритма биогеографии Критерии эффективности алгоритма: - оценка вероятности локализации глобального минимума с заданной точностью - среднее достигнутое значение функции - среднеквадратическое отклонение F* - среднее число итераций - среднее число вычислений значений целевой функции (среднее число испытаний) Тестовая функция Растригина 13

Результаты исследований Результаты работы программы при Аналогичные исследования были проведены при следующих значениях параметров: В результате проведенных исследований были выявлены оптимальные значения коэффициента мутации алгоритма M max и параметра стагнации ; а)б) в) г) 14

Решение прикладной задачи на примере электросети IEEE 9 Модель тестовой 9-шинной электросети IEEE 9 - генератор - трансформатор - ЛЭП - нагрузка - шина Обозначения

Решение прикладной задачи на примере электросети IEEE 9 Параметры задачи: Минимизация потерь мощности: TiTi 000T1T1 T1T1 T1T1 T1T1 T2T2 0 i,j xi,jxi,j Таблица решения Сходимость алгоритма В результате оптимальной расстановки пяти компенсирующих устройств удалось снизить потери мощности на 9,2%. - активная мощность между шинами i и j - реактивная мощность между шинами i и j - напряжение на шине j - реактивное сопротивление между шинами i и j где - множество допустимых номеров i,j, заданных графом электросети - число шин 16

Решение прикладной задачи на примере электросети Кубани Схема электросети Кубани 17

Решение прикладной задачи на примере электросети Кубани Параметры задачи: TiTi T1T1 T1T1 T1T1 T1T1 T1T1 i,j x i,j Таблица решения Сходимость алгоритма В результате оптимальной расстановки пяти компенсирующих устройств в Кубанской электросети удалось снизить потери мощности на 2,5%. 18

Решение прикладной задачи на примере электросети Кубани Схема электросети Кубани с указанием мест установки компенсирующих устройств 19

Организационно-экономическая часть Диаграмма Ганта Статья затратСумма, руб. Основная заработная плата Дополнительная заработная плата66750 Отчисление с заработной платы Накладные расходы Амортизационные расходы10400 Итого:

Выводы Разработан программный комплекс с использованием Matlab и Powerfactory для оптимизации размещения устройств регулирования напряжения в электроэнергетике на базе алгоритма биогеографии Проведено исследование эффективности алгоритма биогеографии на тестовой функции Растригина В ПО Powerfactory смоделирована электрическая сеть IEEE 9 и проведена минимизиция потерь мощности данной сети с использованием разработанного программного обеспечения Проведена оптимизация размещения устройств регулирования напряжения в электроэнергетическом комплексе Кубани с помощью разработанного программного обеспечения Рассчитана трудоемкость проекта и затраты на разработку программного продукта Проведен анализ вредных и опасных факторов при работе с ПК, а также рассчитана правильная организация системы освещения 21