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!


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

Ten artykuł jest PŁATNY. Aby go przeczytać, wykup dostęp.
DOSTĘP ABONAMENTOWY
DOSTĘP SMS
Dostęp za pomocą SMS czasowo zawieszony







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!
30 dniowy 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!
Prenumerata elektroniczna (730 dni) - 138,00 zł
Dwuletni dostęp do wszystkich płatnych treści naszego portalu.
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


Nowy wspornik do mocowania przewodów ochrony odgromowej?

Wspornik odgromowy W obudowie wykonanej z wysokiej jakości polietylenu kryje się betonowy rdzeń. Szczelnie zamknięta konstrukcja chroni go przed niekorzystnym wpływem czynników pogodowych i erozją(...) czytam dalej »


Elektryku, sprawdź, co zyskasz dołączając do Programu »

Badania kabli wysokiego napięcia - zobacz video »

Punkty same trafiają na Twoje konto, a Ty wygrywasz nagrody i uzyskujesz dostęp do wartościowych szkoleń. czytam dalej » Wiele firm zajmujących się budową linii kablowych nie posiada sprzętu do wykonania badań odbiorczych i badań po-naprawczych. Powód jest prosty...(...) czytam dalej »

Szynoprzewody - zalety i opłacalność ich stosowania »
Szynoprzewody zalety i wady

System prawny w prawodawstwie polskim porządkuje ważność aktów prawnych w następujący sposób: konstytucja, ratyfikowane umowy... czytam dalej »


Jak sprawdzić gdzie mogą nastąpić awarie w urządzeniach elektrycznych»

Zintegrowane usługi materiałowe dla instalatorów »

Diagnozowanie urządzeń elektrycznych Produkty dla elektryków
Wykrycie elementu przegrzanego i prawidłowa klasyfikacja zagrożenia w zależności od obciążenia prądowego i przyrostu temperatury – to typowe zadania ... czytam dalej » Usługi materiałowe dla instalatorów  - poznaj zalety tego rozwiązania, zawsze masz dostęp do najnowszych jakościowo produktów i materiałów, możesz proponować swoim klientom konkurencyjne ceny, (...) czytam dalej »

Darmowy ebook “Sterowniki PLC, enkodery, pulpity sterownicze”»
ebook Sterowniki PLC i enkodery

Każdy nowo powstały obiekt nie może istnieć bez punktów rozdzielczych, które w związku z rozwojem (...) czytam dalej »


Sondy pomiarowe - jakie wybrać?

Prąd budowlany, czyli skąd czerpać energię elektryczną na czas budowy domu»

Sondy pomiarowe Staubli Prąd budowlany - skąd czerpać?
Na jakie parametry zwrócić uwagę i jak dokonywać pomiaru... czytam dalej » W trakcie budowy domu lub innej inwestycji wiele prac nie da się wykonać bez dostępu do energii elektrycznej (...) czytam dalej »
7-8/2018

AKTUALNY NUMER:

elektro.info 7-8/2018
W miesięczniku m.in.:
  • - Zasilacze UPS w układach zasilania urządzeń elektromedycznych
  • - Oszczędność kosztów dla przedsiębiorstwa przemysłowego na podstawie analizy faktur zakupowych za media energetyczne
Zobacz szczegóły
.steute Polska .steute Polska
steute jest międzynarodowym przedsiębiorstwem specjalizującym się w projektowaniu oraz produkcji bezpiecznej, niezawodnej aparatury...
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