Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do optymalizacji rozpływów mocy w elektroenergetycznych sieciach dystrybucyjnych

Application of artificial neural network to optimization of power flows in power distribution networks
W artykule przedstawiono zastosowanie sieci neuronowej do optymalizacji rozpływów mocy w sieciach dystrybucyjnych, strukturę i parametry zastosowanej sieci neuronowej oraz proces uczenia i jej testowania.
W artykule przedstawiono zastosowanie sieci neuronowej do optymalizacji rozpływów mocy w sieciach dystrybucyjnych, strukturę i parametry zastosowanej sieci neuronowej oraz proces uczenia i jej testowania.
Rys. redakcja EI

W artykule przedstawiono zastosowanie dwuwarstwowej jednokierunkowej sieci neuronowej do rozwiązania problemu optymalizacji rozpływów mocy w elektroenergetycznych sieciach dystrybucyjnych. Skuteczność zaproponowanej sieci neuronowej oceniono porównując jej wyniki do metodyki „Primal dual interior point method” [7, 9], na której opiera się funkcja „runopf” pakietu „Matpower” [9, 10], który to pakiet jest biblioteką funkcji i procedur utworzonych w programie Matlab.

W artykule:

• Czym są sztuczne sieci neuronowe
• Opis problemu
• Opis zastosowanej sieci neuronowej
• Analiza obliczeniowa

streszczenie

W artykule przedstawiono zastosowanie sieci neuronowej do optymalizacji rozpływów mocy w sieciach dystrybucyjnych. Przedstawiono strukturę i parametry zastosowanej sieci neuronowej oraz proces uczenia i testowania sieci neuronowej. Rezultaty uzyskiwane przez sieć neuronową oceniono porównując jej do rezultatów osiąganych przy użyciu metody „Primal dual interior point method” wykorzystywanej przez funkcje optymalizacyjne pakietu „Matpower”. Obliczenia zrealizowano w środowisku obliczeniowym programu Matlab. Analizy obliczeniowe pokazały, iż zaprojektowana sieć neuronowa uzyskuje zbliżone wyniki jak klasyczne algorytmy optymalizacji.



abstract

The article presents the use of a neural network to optimize power flows in distribution networks. The structure and parameters of the used neural network as well as the process of learning and testing the neural network are presented. The results of the neural network were compared to the results of the „Primal dual interior point method” method used by the optimization functions of the „Matpower” package. The calculations were made in the Matlab program. Computational analyzes have shown that the designed neural network obtained similar results as classical optimization algorithms.

Sztuczne sieci neuronowe są zbiorem prostych elementów pracujących równolegle, których zasada działania inspirowana jest biologicznym systemem nerwowym. Sztuczną sieć neuronową można wyuczyć realizacji specyficznych funkcji poprzez modyfikację wartości (wag) połączeń pomiędzy neuronami.

Sieci te charakteryzują się zdolnościami wykonywania obliczeń równoległych oraz szybkim przetwarzaniem dużych ilości informacji [1, 8].

Sieci neuronowe umożliwiają także aproksymacją dowolnej funkcji z zadaną dokładnością przy użyciu sieci o odpowiedniej strukturze i dobranych współczynnikach wagowych [2, 8].

Dzięki możliwościom uczenia się i adaptacji sieci neuronowe pozwalają na wydobycie z danych uczących właściwości badanego systemu za pomocą algorytmu uczenia.

Znanych jest wiele rodzajów sieci neuronowych, m.in. sieci jednokierunkowe i rekurencyjne oraz inne [1, 3, 4].

W artykule przedstawiono opis i rezultaty obliczeń, które przeprowadzono dla testowych struktur sieci z pakietu Matpower [9]. Przykładową testową strukturę sieci przedstawiono na rys. 1.

Rys. 1. Sieć testowa 30-węzłowa [9]
Rys. 1. Sieć testowa 30-węzłowa [9]

Opis problemu

Zadaniem zastosowanej sieci neuronowej było wyznaczenie wartości generowanej mocy w punktach zasilania sieci elektroenergetycznej oraz obliczenie optymalnych rozpływów mocy. Tego rodzaju obliczenia jak wcześniej nadmieniono, można zrealizować przy pomocy funkcji „runopf”, która realizuje obliczenia na podstawie twierdzenia Lagrange’a oraz warunków Kuhna-Tuckera. Warunki te są równoważne warunkom istnienia punktu siodłowego funkcji Lagrange’a, zbudowanej na funkcji f(x) przy ograniczeniach gi(x). Rozpatrywane zadanie optymalizacji w ogólnej postaci opisane jest wzorami [9,10]:

Optymalizowany wektor x dla standardowego zadania wyznaczania optymalnych rozpływów mocy, można przedstawić w postaci:

gdzie:

Θ – wektor wartości kątów przesunięcia napięcia,
Vm – wektor wartości napięć węzłowych,
Pg, Qg – wektory wartości generowanych mocy czynnych i biernych.

Funkcje celu dla rozpatrywanego zadania można przedstawić jako sumowanie funkcji kosztów dla poszczególnych węzłów generacji [9]:

Warunki ograniczające są zestawem równań bilansowych mocy opisanych wzorami:

Macierz połączeń Cg można zdefiniować tak, że jej element (i, j) ma wartość 1, jeśli generator j znajduje się na magistrali i oraz 0 w przeciwnym razie. Warunki ograniczeń w postaci nierówności składa się z dwóch kompletów przepływów gałęziowych jako nieliniowych funkcji napięć węzłowych i kątów przesunięć i są one opisane jak poniżej:

przy czym:
Ff
– przepływy gałęziowe są wyrażone w MVA,

Przepływy Ff są zazwyczaj przepływami mocy pozornej wyrażonymi w [MVA], ale mogą być też przepływami mocy czynnej lub prądu, dając trzy możliwe postacie dla ograniczeń przepływu:

Zależności opisane powyżej zawierają ograniczenia odnoszące się do limitów górnych i dolnych, granice dla wszystkich węzłowych wielkości, w tym generowanych mocy, opisano poniżej:

(...)

Literatura

1. Grad L.: Przykład optymalizacji struktury sztucznej sieci neuronowej metodą algorytmów genetycznych. Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki, 23/2006, s. 31 - 41.
2. Haidar AMA, Mohamed A, Hussain A.: Vulnerability assessment of power system using radial basis function neural network and a new feature extraction metod. American Journal of Applied Sciences. 2008, 5(6), pp. 705-713
3. Korbicz J.: Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice i energetyce. Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 85 NR 9/2009, s. 194 – 200.
4. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2000.
5. Patan K., Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes, Lecture Notes in Control and Information Sciences, Vol. 377, Springer-Verlag, Berlin (2008).
6. Piotrowski P.: Analiza zastosowań sztucznych sieci neuronowych do krótkoterminowego prognozowania mocy oraz produkcji energii elektrycznej w systemach fotowoltaicznych. Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 91 NR 8/2015, s. 162 – 165.
7. Siwek K. , Osowski S. , Szupiluk R. , Ensemble neural network approach for accurate load forecasting in a power system, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 19 (2009), n. 2, 303-315.
8. Tadeusiewicz R.: O celowości zastosowania sieci neuronowych w problemach związanych z elektrotechniką. Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 85 NR 2/2009, s. 200 – 211.
9. Zimmerman R., Murillo-Sanchez C.: Matpower 6.0 User’s Manual, Power Systems Engineering Research Center December 16, 2016.
10. Zimmerman R., Murillo-Sanchez C.: Matpower Optimal Scheduling Tool MOST 1.0 User’s Manual Power Systems Engineering Research Center December 16, 2016.

Czytaj też: Oddziaływanie linii i stacji elektroenergetycznych na środowisko - czy pola elektromagnetyczne niskiej częstotliwości mogą wywoływać choroby lub przyspieszać ich rozwój? >>>

Chcesz być na bieżąco? Zapisz się do naszego newslettera!


[ Słowa kluczowe: sieci elektroenergetyczne, sieć neuronowa, rozpływ mocy, optymalizacja, funkcja optymalizacji, algorytm optymalizacji ]

Ten artykuł jest PŁATNY. Aby go przeczytać, wykup dostęp.
DOSTĘP ABONAMENTOWY
DOSTĘP SMS
W celu uzyskania dostępu do pełnego tekstu
niniejszego artykułu wyślij SMS o treści:
AP.EL4ZL na nr 74068
Opłata za wysłanie SMS-a: 4 zł + VAT (4,92 zł brutto)
Serwis SMS obsługiwany przez Dotpay
Usługa dostępna jest w sieciach: T-mobile, Orange, Plus GSM, Play, Heyah, Sami Swoi. Usługę Premium SMS obsługuje Dotpay.
Właścicielem portalu jest Grupa MEDIUM Sp. z o.o. S.K.A., z siedzibą w Warszawie, przy ul. Karczewskiej 18.
Zwrotnym sms-em otrzymasz Kod Dostępu, który wpisz w poniższe okienko. Kod będzie aktywny przez 24 godziny od pierwszego zalogowania.
Reklamacje usługi prosimy zgłaszać przez formularz reklamacyjny
Masz już abonament - zaloguj się:
:
:
zapomniałem hasła
Nie posiadasz konta - kliknij i załóż »
Nie masz abonamentu - wykup dostęp:
Abonament umożliwia zalogowanym użytkownikom dostęp do wszystkich płatnych treści na naszym portalu.
Dostępne opcje abonamentowe:
Pakiet: dwuletnia prenumerata papierowa (20 numerów) + dwuletni dostęp do wszystkich treści portalu (730 dni) - 185,00 zł
Prenumerata + on-line w promocyjnej cenie. Zamów już dziś!
Pakiet: roczna prenumerata papierowa (10 numerów) + roczny dostęp do wszystkich treści portalu (365 dni) - 105,00 zł
Prenumerata + on-line w promocyjnej cenie. Zamów już dziś!
Prenumerata elektroniczna (365 dni) - 79,00 zł
Roczny dostęp do wszystkich płatnych treści naszego portalu.
Prenumerata elektroniczna (30 dni) - 15,00 zł
30 dniowy dostęp do wszystkich płatnych treści naszego portalu.
Roczny dostęp dla prenumeratorów w specjalnej cenie - 0,00 zł
Jeśli zakupiłeś roczną prenumeratę papierową, masz możliwość skorzystania z bezpłatnego dostępu do wszystkich treści elektronicznych. Po weryfikacji danych skontaktujemy się z Tobą). Dostęp na czas trwania prenumeraty papierowej!
Dwuletni dostęp dla prenumeratorów w specjalnej cenie! - 0,00 zł
Jeśli zakupiłeś dwuletnią prenumeratę papierową, masz możliwość skorzystania z bezpłatnego dostępu do wszystkich treści elektronicznych. Po weryfikacji danych skontaktujemy się z Tobą). Dostęp na czas trwania prenumeraty papierowej!
Regulamin korzystania z portalu elektro.info.pl - zobacz regulamin
Uwagi prosimy zgłaszać na adres:
Artykuł pochodzi z: miesięcznika elektro.info 3/2018

Wybrane dla Ciebie


Zdobądź certyfikat i uprawnienia - Opomiarowanie i dozór elektryczny

Kurs kwalifikacyjny Grupa 1 elektroenergetyczna Po zakończeniu szkolenia odbędzie się praktyczny test egzaminacyjny. Uczestnik, który pozytywnie zaliczy test oraz zda pozytywnie egzamin kwalifikacyjny przed Państwową Komisją Kwalifikacyjną, otrzymuje imienne świadectwo upoważniające go do samodzielnego wykonywania pomiarów elektrycznych(...) czytam dalej »


Normy na urządzenia zasilające a ups-y kompensacyjne »
Upsy kompensacyjne

Wymagania dotyczące jakości dostarczanej energii poza zakresem zmian napięcia i częstotliwości sprowadzają (...) czytam dalej »


Detektor zwarć łukowych - maksymalizacja bezpieczeństwa »

Zalety i funkcje ładowarek podtynkowych »

Zwarcia łukowe ładowarki podtynkowe
Co roku w całej Europie wybuchają tysiące pożarów wywołanych awarią w instalacji elektrycznej, których przyczyną są niebezpieczne zwarcia łukowe. Sprawdź.... czytam dalej » Już nie musisz szukać wolnego przewodu, ponieważ punkt ładowania znajduje się zawsze w tym samym miejscu i jest gotowy do naładowania Twojego (...) czytam dalej »

Zalety modułowych rozdzielnic nn »
rozdzielnice modułowe

Rozdzielnice niskonapięciowe (rozdzielnice nn) są elementami złożonymi z jednego lub kilku aparatów niskiego napięcia, które współpracują z urządzeniami sterowniczymi, sygnalizacyjnymi oraz pomiarowymi. Dodatkowo służą do łączenia... czytaj dalej »


Czy naprawdę warto? - Nowa seria ograniczników przepięć » Jak diagnozować urządzenia elektryczne za pomocą termowizji »
Ograniczniki przepięć Pomiar za pomocą termowizji
Szeregowe połączenie iskierników w stosunku do warystora powoduje, że ograniczniki typu 1, 2 w czasie normalnej pracy (…) czytaj dalej »
Kamera termowizyjna jest urządzeniem służącym do bezkontaktowego zobrazowania rozkładu temperatury na obserwowanej powierzchni na podstawie pomiaru (...) czytam dalej»

Jakie wybrać agregaty prądotwórcze »
Agregaty prądotwórcze - jakie wybrać

Niezawodne zasilanie i rozdział energii elektrycznej, doświadczona obsługa techniczna to... czytam dalej »


4/2018

AKTUALNY NUMER:

elektro.info 4/2018
W miesięczniku m.in.:
  • - Zasady i kryteria doboru wyłączników różnicowoprądowych do selektywnej współpracy
  • - Projekt instalacji piorunochronnej budynku hali produkcyjnej
Zobacz szczegóły
Transformatory PSS N

Transformatory PSS N

Wyraziste kolory, łatwość montażu, zgodność wymiarów z aparaturą modułową oraz znakomite przystosowanie do szyny TH-35. Takie właśnie są nowe transformatory serii...
MICROS sp.j. W. Kędra i J. Lic MICROS sp.j. W. Kędra i J. Lic
Firma Micros istnieje na polskim rynku elektronicznym nieprzerwanie od 1988 roku. Jej początki to mały sklep z asortymentem elektronicznym,...
Dom Wydawniczy MEDIUM Rzetelna Firma
Copyright @ 2004-2012 Grupa MEDIUM Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością Spółka komandytowa, nr KRS: 0000537655. Wszelkie prawa, w tym Autora, Wydawcy i Producenta bazy danych zastrzeżone. Jakiekolwiek dalsze rozpowszechnianie artykułów zabronione. Korzystanie z serwisu i zamieszczonych w nim utworów i danych wyłącznie na zasadach określonych w Zasadach korzystania z serwisu.
realizacja i CMS: omnia.pl