Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.17559/TV-20130618144654

Kontrola naponskih prilika i gubitaka snage korištenjem distribuirane proizvodnje i računalne inteligencije

Marko Vukobratović orcid id orcid.org/0000-0001-8596-6426 ; J. J. Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Power System Department, Kneza Trpimira 2b, 31 000 Osijek, Croatia
Predrag Marić orcid id orcid.org/0000-0003-0099-2743 ; J. J. Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Power System Department, Kneza Trpimira 2b, 31 000 Osijek, Croatia
Željko Hederić orcid id orcid.org/0000-0001-7265-0932 ; J. J. Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Power System Department, Kneza Trpimira 2b, 31 000 Osijek, Croatia


Puni tekst: hrvatski pdf 966 Kb

str. 937-944

preuzimanja: 882

citiraj

Puni tekst: engleski pdf 966 Kb

str. 937-944

preuzimanja: 602

citiraj


Sažetak

U radu se analizira mogućnost smanjenja aktivnih gubitaka elektroenergetskog sustava, uz poštivanje propisanih naponskih razina, primjenom odgovarajućih kapaciteta distribuirane proizvodnje. Ciljevi ovog rada ostvareni su razvojem hibridnih metoda baziranih na umjetnim neuronskim mrežama i genetskom algoritmu. Razvijene su metode za određivanje utjecaja distribuirane proizvodnje različitih snaga na svim čvorovima u promatranom sustavu. Metoda koja koristi umjetnu neuronsku mrežu i genetski algoritam primjenjiva je za radijalne distributivne mreže, a metoda koja koristi proračun tokova snaga i genetski algoritam primjenjiva je za dvostruko napajane distributivne mreže. S ciljem usporedbe razvijena je i metoda koja koristi neuronske mreže za proces odlučivanja o najboljem rješenju. Podaci za učenje neuronske mreže dobiveni su proračunom tokova snaga u programskom alatu DIgSILENT PowerFactory i to na djelu hrvatske distributivne mreže. Isti programski alat se koristi analitički kao sredstvo provjere ispravnosti rješenja dobivenih optimizacijom.

Ključne riječi

distribuirana proizvodnja; genetski algoritam; umjetne neuronske mreže

Hrčak ID:

163809

URI

https://hrcak.srce.hr/163809

Datum izdavanja:

16.8.2016.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.829 *