Preview

Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE)

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ платный или только для Подписчиков

ОПТИМИЗАЦИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ВЕТРОВЫХ РЕСУРСОВ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТА

https://doi.org/10.15518/isjaee.2018.19-21.012-022

Полный текст:

Аннотация

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.

Об авторах

В. З. Манусов
Новосибирский государственный технический университет
Россия

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.



Н. Хасанзода
Новосибирский государственный технический университет
Россия

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.



Список литературы

1. Grogg, K. Harvesting the Wind: The Physics of Wind Turbines / K. Grogg. – Carleton College. USA: Northfield, 2005. – 42 p.

2. 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.).

3. 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.

4. 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. 34–41

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.).

9. 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.

10. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 483 с.

11. 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).

12. 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.

13. 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.

14. Энергия ветра для Владивостока оказалась нерентабельной [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.zrpress.ru/zr/2012/2/50444/ (Дата обращения: 21.04.18).

15. Матренин, П.В. Системное описание алгоритмов роевого интеллекта / П.В. Матренин, В.Г. Секаев // Программная инженерия. – 2013. – № 12. – C. 39–45.

16. 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.

17. Zhu, Y. Overview of swarm intelligence / Y. Zhu, X. Tang // Computer Application and System Modeling. – 2010. – Vol. 9. – P. 400–409.

18. Engelbrecht, A.P. Fundamentals of Computational Swarm Intelligence / A.P. Engelbrecht, 2005. – 672 p.

19. 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.

20. 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.

21. 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.


Для цитирования:


Манусов В.З., Хасанзода Н. ОПТИМИЗАЦИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ВЕТРОВЫХ РЕСУРСОВ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE). 2018;(19-21):12-22. https://doi.org/10.15518/isjaee.2018.19-21.012-022

For citation:


Manusov V.Z., Khasanzoda N. OPTIMIZATION OF THE FAR EAST WIND RESOURCES ENERGY EFFICIENCY ON THE BASIS OF THE SWARM INTELLIGENCE ALGORITHM. Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). 2018;(19-21):12-22. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2018.19-21.012-022

Просмотров: 292


ISSN 1608-8298 (Print)