ОПТИМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОВЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ПО ПОДСТАНЦИЯМ ГОРОДСКОЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

ОПТИМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОВЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ПО ПОДСТАНЦИЯМ ГОРОДСКОЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ

Карпенко А.П.   Кузьмина И.А.  

УДК 519.6
DOI:

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В работе рассматривается задача распределения новых потребителей электроэнергии по трансформаторным и распределительным подстанциям городской распределительной сети электроснабжения. Задача поставлена в виде дискретной оптимизационной задачи. В статье описаны три разработанных авторами алгоритмов решения поставленной задачи: эвристический алгоритм ограниченного перебора; алгоритм, реализующий методы генетического поиска; алгоритм, основанный на построении диаграмм Вороного. Эвристический алгоритм ограниченного перебора реализует концепцию «жадных» алгоритмов, где ка каждой итерации делается попытка присоединения к сети потребителя с наименьшими затратами на подключение. В алгоритме, реализующем концепцию генетического поиска, каждому потребителю в соответствие ставится один ген хромосомы, аллелью является номер подстанции, к которой будет произведено подключение. В алгоритме, основанном на построении диаграмм Вороного, на каждой итерации строятся диаграммы Вороного, определяющие для каждой подстанции (трансформаторной или распределительной) множество потребителей, для которых она является ближайшей. Сравнительный анализ разработанных алгоритмов выполнен с применением интерактивного программного комплекса ELNET. На основании проведенного анализа сделано заключение об эффективности и возможности применения всех разработанных алгоритмов для решения практически значимых задач.

1. Пообъектная информация по заключенным МКС – филиалом ОАО «МОЭСК» договорам технологического присоединения в г. Москве за 2014 г. (http://www.moesk.ru/client/raskritie_informacii/zayavki/#tabras_inf_2014-link).

2. Карпенко А. П., Кузьмина И. А. Математическая модель распределительной городской сети энергоснабжения с учетом ее перспективного развития. Наука и образование, 2014. №5. (http://technomag.bmstu.ru/doc/709781.html).

3. Карпенко А. П., Кузьмина И. А. Методы решения задачи перспективного развития распределительной городской сети электроснабжения. Наука и образование, 2014. №10. (http://technomag.edu.ru/doc/727891.html).

4. Карпенко А. П., Кузьмина И. А. Определение числа и мест строительства подстанций при решении задачи перспективного развития городской распределительной сети энергоснабжения. Наука и образование, 2014. №12. (http://technomag.bmstu.ru/doc/743490.html).

5. Плотников А. Д. Дискретная математика: учеб.пособие. – М.: Новое издание, 2005 г. – 288 с.

6. Ковалев М. М. Дискретная оптимизация (целочисленное программирование). Изд. 2-е, стереотипное. – М.: ЕдиториалУРСС, 2003 г. – 192 с.

7. Navarro A. Large-Scale Distribution Planning–Part I: Simultaneous Network and Transformer Optimization / IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOL. 24, NO. 2, MAY 2009

8. Miguez E. An improve branch exchange algorithm for large scale distribution network planning / E. Miguez, J. Cidras, E. Diaz-Dorado, J. L. Garcia-Dornelas // IEEE Trans. PowerSyst. – 2002. –Vol. 17, No 4.–P. 931- 936.

9. Свеженцева О. В. Построение оптимальной трассы линии электропередачи с помощью алгоритмов оптимизации на графах / Всероссийская научно-практическая конференция «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири».– Иркутск, 2011. – С. 396-501.

10. Свеженцева О. В. Эвристический алгоритм закрепления множества потребителей за источниками питания / Всероссийская научнопрактическая конференция «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири». – Иркутск, 2009. – С. 397-402.

11. Diaz-Dorado E. Application of evolutionary algorithms for the planning of urban distribution networks of medium voltage / IEEE Trans. Power Syst. – 2002/ – Vol. 17, No. 3. – P. 879-883.

12. Соловьев В. И. Методы оптимальных решений: Учебное пособие. – М.: Финансовыйуниверситет, 2012. – 364 с.

13. .Лотов А. В., Поспелова И. И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 c.

14. Препарата Ф. Шеймос М. Вычислительная геометрия: Введение. Перевод с английского. – М.: Мир, 1989. – 478 с.

15. Кузьмина И. А. Система автоматизированного проектирования городской распределительной сети энергоснабжения с учетом перспектив развития города / XV всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям 2014: программа и тезисы докладов. – Тюмень: Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, 2014. – С. 68.

Карпенко Анатолий Павлович
доктор физико-математических наук

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана

Москва, Российская Федерация

Кузьмина Инна Анатольевна

Email: kuzminainna@yandex.ru

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана

Москва, Российская Федерация

Ключевые слова: городская распределительная сеть энергоснабжения, распределение потребителей, генетический алгоритм, эвристический алгоритм, диаграмма вороного

Для цитирования: Карпенко А.П. Кузьмина И.А. ОПТИМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОВЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ПО ПОДСТАНЦИЯМ ГОРОДСКОЙ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;5(4). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2017/10/KarpenkoKuzmina_4_1_17.pdf DOI:

538

Полный текст статьи в PDF