alternativeАльтернативная энергетика и экология (ISJAEE)Alternative Energy and Ecology (ISJAEE)1608-8298Международный издательский дом научной периодики "Спейс10.15518/isjaee.2018.19-21.012-022alternative-1441Research ArticleВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ ЭНЕРГЕТИКАRENEWABLE ENERGYОПТИМИЗАЦИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ВЕТРОВЫХ РЕСУРСОВ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТАOPTIMIZATION OF THE FAR EAST WIND RESOURCES ENERGY EFFICIENCY ON THE BASIS OF THE SWARM INTELLIGENCE ALGORITHMМанусовВ. З.ManusovV. Z.

Манусов Вадим Зиновьевич - доктор технических наук, профессор  кафедры  систем  электроснабжения предприятий.

Образование:   Новосибирский   электротехнический институт (1963 г.).

Область  научных  интересов:  применение интеллектуальных информационных технологий и методов искусственного интеллекта для анализа, планирования и оптимизации электроэнергетических систем.

Публикации: 209, в том числе 5 монографий.

д. 20, просп. К. Маркса, Новосибирск, 630073.

Тел.: +7(913) 931-76-67; +7(952) 929-87-81.

Vadim Manosov - D.Sc. in Engineering, Professor at the Department of Industrial  Power  Supply  System.

Education: Novosibirsk Electrotechnical Institute, 1963.

Research interests: application of intelligent information technology and artificial intelligence methods for analysis, planning and optimization of electric power systems.

Publications: 209, including 5 monographs.

20 K. Marx Av., Novosibirsk, 630073.

Tel.: +7(913) 931 76 67, +7(952) 929 87 81.

manusov36@mail.ruХасанзодаН.KhasanzodaN.

Хасанзода Насрулло - аспирант кафедры систем электроснабжения предприятий.

Образование: Таджикский технический  университет  имени  академика  М.С.

Осими (2013 г.).

Область научных интересов: использование возобновляемых источников энергии и управления ими на основе методов искусственного интеллекта.

Публикации: 12.

д. 20, просп. К. Маркса, Новосибирск, 630073.

Тел.: +7(913) 931-76-67; +7(952) 929-87-81.

Nasrullo Khasanzoda - Post-Graduate Student at the Department of Industrial Power Supply System, Novosibirsk State Technical University.

Education: Tajik Technical University named after academician M.S. Osimi, 2013.

Research interests: use of renewable energy sources and their management based on artificial intelligence methods.

Publications: 12.

20 K. Marx Av., Novosibirsk, 630073.

Tel.: +7(913) 931 76 67, +7(952) 929 87 81.

 

nasrullo-5445@mil.ruНовосибирский государственный технический университетРоссияNovosibirsk State Technical UniversityRussian Federation201817102018019-211222Copyright © Международный издательский дом научной периодики "Спейс, 20182018Международный издательский дом научной периодики "СпейсМеждународный издательский дом научной периодики "Спейсhttps://www.isjaee.com/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.isjaee.com/jour/article/view/1441

Показана необходимость оптимизации режимов электропотребления и энергобаланса интеллектуальной сети (Smart Grid) с функцией двустороннего потока энергии от альтернативных источников энергии. В связи с этим для активных потребителей введено понятие генерирующего потребителя, что обеспечивает возможность гибко регулировать потоки энергии и выравнивать график нагрузки, а также свести к минимуму финансовые затраты на потребляемую энергию. Ключевым моментом является использование собственных ветроресурсов, которые достаточно велики в прибрежной зоне Дальнего Востока и на островах Русский и Попова. Разработана новая математическая модель оптимального энергобаланса при участии генерирующих потребителей и альтернативных источников энергии в виде ветроресурса как интеллектуальной системы с двусторонним потоком энергии. Предложена система выбора приоритетности источников генерации, обеспечивающая минимизацию материально-финансовых затрат электропотребителя. При этом в качестве универсального метода решения оптимизационной мультикритериальной задачи задействован алгоритм роя частиц роевого интеллекта. Новая концепция интеллектуальной сети с активными потребителями и двусторонним потоком энергии от альтернативных источников с функцией аккумулирования позволяет существенно повысить энергоэффективность использования ветроресурсов. Учитывая особый статус некоторых территорий в этой зоне и дефицит традиционных энергоресурсов, использование энергии ветровых потоков может в значительной мере решить энергетические проблемы.

The paper shows the necessity of power consumption modes and energy balance optimization of an intelligent network (Smart Grid) with a function of two-way energy flow based on the alternative energy sources. In this regard, the concept of a generating consumer which provides the ability to flexibly regulate energy flows and equalize the load schedule as well as to minimize the financial costs of the consumed energy are introduced for the active consumers. The paper’s key point is the use of self wind resources which are quite large in the coastal zone of the Far East and on the Russky and Popov islands. A new mathematical model of the optimal energy balance has been developed with the participation of generating consumers and an alternative source of energy in the form of a wind resource as an intelligent system with a two-way flow of energy. Moreover, the paper proposes a system for selecting the priority of generation sources which minimizes the material and financial costs of the electric consumer. At the same time, the swarm particle of swarm algorithm is used as a universal method for solving the optimization multi-criterion problem. The new concept of an intelligent network with active consumers and a two-way flow of energy from alternative sources with the function of its accumulation allows significantly increasing the energy efficiency of wind resources using. Considering special status of some territories of the Far East and the shortage of energy resources, using of alternative energy of wind flows can largely solve the energy problem.

альтернативные источники энергииактивный потребительдвусторонний поток энергииветроэнергетическая станцияинтеллектуальная сетьприоритетность правил выбораалгоритм роевого интеллектаalternative energy sourcesactive consumertwo-way energy flowwind power stationintelligent networkpriority of selection rulesalgorithm of swarm intelligenceReferencesGrogg, K. Harvesting the Wind: The Physics of Wind Turbines / K. Grogg. – Carleton College. USA: Northfield, 2005. – 42 p.Grogg K. Harvesting the Wind: The Physics of Wind Turbines. Carleton College. USA: Northfield, 2005; 42 p.Manusov, V.Z. Construction and optimization of a power complex with a distributed generation on the basis of renewables and methods of artificial intelligence (on the example of the Republic of Tajikistan) / V.Z. Manusov // Manusov V.Z. E3S Web of Conferences. International Conference on Sustainable Cities (ICSC 2016) / V.Z. Manusov, A.K. Kirgizov, J.S. Ahyoev. – 2016. – Vol. 6. – Art. 03006 (7 p.).Manusov V.Z., Kirgizov A.K., Ahyoev J.S. Construction and optimization of a power complex with a distributed generation on the basis of renewables and methods of artificial intelligence (on the example of the Republic of Tajikistan). E3S Web of Conferences. International Conference on Sustainable Cities (ICSC 2016), 2016; 6: Art. 03006 (7 p.).Манусов, В.З. Исследование вопроса интеграции ветровой генерации в работу новосибирской энергетической системы / В.З. Манусов, Ш.К. Халдаров // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2015. – № 4. – С. 216–219.Manusov V.Z., Haldarov Sh.K. Research the issue of wind energy system integration in Novosibirsk energy system operation (Issledovanie voprosa integratcii vetrovoi generatcii v rabotu novosibirskoi energeticheskoi sistemy). Scientific problems of transport in Siberia and the Far East (Nauchnye problemy transporta Sibiri i Dal'nego Vostoka), 2015;(4):216–219 (in Russ.).Amin, S.M. Toward a Smart Grid / S.M. Amin // Amin, S.M. IEEE P&E Magazine. / S.M. Amin, B.F. Wollenberg. – 2005. – Vol. 3. – No. 5. – P. 34–41Amin S.M., Wollenberg B.F. Toward a Smart Grid. IEEE P&E Magazine, 2005;3(5):34–41.Brown, R.E. Impact of Smart Grid on Distribution System Design / R.E. Brown // in Proceedings of IEEE Power and Energy Society General Meeting, Pittsburgh / R.E. Brown. – PA., 2008. – P. 1–4.Brown R.E. Impact of Smart Grid on Distribution System Design. In Proceedings of IEEE Power and Energy Society General Meeting, Pittsburgh, 2008; pp. 1–4.Манусов, В.З. Холонический подход для интеллектуальных сетей в концепции Smart Grid при двустороннем потоке энергии / В.З. Манусов, Н. Хасанзода // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2017. – № 3–4. – С. 206–211.Manusov V.Z., Khasanzoda N. A holonic approach for intelligent networks in the concept of Smart Grid with a two-way flow of energy (Holonicheskii podkhod dlya intellektual'nykh setei v koncepcii Smart Grid pri dvustoronnem potoke energii). Scientific problems of transport in Siberia and the Far East (Nauchnye problemy transporta Sibiri i Dal'nego Vostoka). 2018;(3–4):206–211 (in Russ.).Negeri, E. Smart integration of electric vehicles in an energy community / E. Negeri // Negeri E. in Proceedings of the 1st International Conference on Smart Grids and Green IT Systems / E. Negeri, N. Baken. – 2012. – P. 25–32.Negeri E., Baken N. Smart integration of electric vehicles in an energy community. In Proceedings of the 1st International Conference on Smart Grids and Green IT Systems, 2012; pp. 25–32.Манусов, В.З. Построение холонической инфраструктуры интеллектуальных сетей в концепции Smart Grid с учетом двусторонннего потока энергии [Электронный ресурс] / В.З. Манусов, Н. Хасанзода // Problems of the Regional Energetics: E-Journal. – 2017. – Vol. 3. – No. 35. – P. 76–85. – Режим доступа: http://journal.ie.asm.md/assets/files/08_03_35_2017.pdf – (Дата обращения: 25.03.18.).Manusov V.Z., Khasanzoda N. The Construction of Holonic Infrastructure of Intelligent Networks in the Smart Grid Concept with a Two-Way Flow of Energy (Postroyeniye holonicheskoi infrastruktury intellektual'nykh setei v kontseptsii Smart Grid s uchetom dvustoronnnego potoka energii). Problems of the Regional Energetics: E-Journal, 2017;3(35):76–85. Available on: http://journal.ie.asm.md/assets/files/08_03_35_2017.pdf (03.25.18) (in Russ.).Удалов, С.Н. Моделирование ветроэнергетических установок и управление ими на основе нечеткой логики / С.Н. Удалов, В.З. Манусов. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2013. – 200 с.Udalov S.N., Manusov V.Z. Modeling of wind-driven power plant and their control based on fuzzy logic (Modelirovanie vetroenergeticheskikh ustanovok i upravlenie imi na osnove nechetkoi logiki). Novosibirsk, NSTU Publ., 2013; 200 p. (in Russ.).Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 483 с.Kofman A. Introduction to the theory of fuzzy sets (Vvedenie v teoriyu nechetkikh mnozhestv). Moscow: Radio and Communication Publ., 1982; 483 p. (in Russ.).Расписание погоды. Архив погоды во Владивостоке [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rp5.ru/archive.php?wmo_id=31960&lang=ru – (Дата обращения: 10.04.2018).Time schedule Prognosis. Weather archive in Vladivostok (Raspisanie Pogody. Arhiv pogody vo Vladivostoke). Available on: http://rp5.ru/archive.php?wmo_id=31960&lang=ru (04.10.18.) (in Russ.).Манусов, В.З. Создание интегрированной системы электроснабжения острова Русский и управление её режимами / В.З. Манусов, Н. Хасанзода, Дж.С. Ахьёев // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2017. – № 1–2. – С. 142–145.Manusov V.Z, Khasanzoda N, Akh'eev Dzh.S. Creation of an integrated system of power supply for the Russian Island and management of its regimes (Sozdanie integrirovannoi sistemy elektrosnabzheniya ostrova Russkii i upravlenie ee rezhimami). Scientific problems of transport in Siberia and the Far East (Nauchnye problemy transporta Sibiri i Dal'nego Vostoka), 2017;(1–2):142–145 (in Russ.).Силин Н.В. К вопросу внедрения инновационных технологий Smart Grid в систему электроснабжения острова Русский / Н.В. Силин // Силин Н.В. Современные технологии и развитие политехнического образования Международная научная конференция / Н.В. Силин, В.А. Кислюков, Н. Хасанзода, Е.П. Манаков, Ф.М. Рахимов. – Владивосток, ДВФУ, 2016. – С. 382–386.Silin N.V, Kislyukov V.A, Khasanzoda N, Manakov E.P, Rakhimov F.M. To the issue of introduction of innovative technologies Smart Grid in the power supply system of the island of Russian (Sovremennye tekhnologii i razvitiya politekhnicheskogo obrazovaniya). Modern Technologies and Development of Polytechnic Education International Scientific Conference. Vladivostok: FEFU Publ., 2016; pp. 382–386 (in Russ.).Энергия ветра для Владивостока оказалась нерентабельной [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.zrpress.ru/zr/2012/2/50444/ (Дата обращения: 21.04.18).Wind energy for Vladivostok turned out to be unprofitable (Energiya vetra dlya Vladivostoka okazalas’ nerentabel’noi) [E-resource]. Available on: http://www.zrpress.ru/zr/2012/2/50444/ (04.21.18.).Матренин, П.В. Системное описание алгоритмов роевого интеллекта / П.В. Матренин, В.Г. Секаев // Программная инженерия. – 2013. – № 12. – C. 39–45.Matrenin P.V., Sekaev. Systems approach to swarm intelligence (Sistemnoe opisanie algoritmov roevogo intellekta). Programmnaja inzhenerija, 2013;12:39–45 (in Russ.).Jamian, J.J. A New Particle Swarm Optimization Technique in Optimizing Size of Distributed Generation / J.J. Jamian [et al.] // International Journal of Electrical and Computer Engineering. – 2012. – Vol. 1. – P. 137–146.Jamian J.J. A New Particle Swarm Optimization Technique in Optimizing Size of Distributed Generation. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 2012;1:137–146.Zhu, Y. Overview of swarm intelligence / Y. Zhu, X. Tang // Computer Application and System Modeling. – 2010. – Vol. 9. – P. 400–409.Zhu Y., Tang X. Overview of swarm intelligence. Computer Application and System Modeling, 2010;9:400–409.Engelbrecht, A.P. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence / A.P. Engelbrecht, 2005. – 672 p.Engelbrecht A.P. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence, 2005; 672 p.Kennedy, J. Particle swarm optimization / J. Kennedy // Kennedy J. Proc. IEEE International Conference on Neural Networks / J. Kennedy, R. Eberhart. – 1995. – Vol. 4. – P. 1942–1948.Kennedy J. Particle swarm optimization. Proc. IEEE International Conference on Neural Networks, 1995;4:1942–1948.Fan, H. A modification to particle swarm optimization algorithm / H. Fan // Engineering Computations: International Journal for Computer-Aided Engineering. – 2002. – Vol. 19. – No. 8. – P. 970–989.Fan H. A modification to particle swarm optimization algorithm. Engineering Computations: International Journal for Computer-Aided Engineering, 2002;19(8):970–989.Matrenin, P.V. Particle Swarm optimization with velocity restriction and evolutionary parameters selection for scheduling problem / P.V. Matrenin // Matrenin P.V. Proc. International Siberian Conference Control and Communications / P.V. Matrenin, V.G. Sekaev. – Omsk. – 2015. – P. 1–5.Matrenin P.V., Sekaev V.G. Particle Swarm optimization with velocity restriction and evolutionary parameters selection for scheduling problem. Proc. International Siberian Conference Control and Communications, 2015; pp. 1–5.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.