|
Фойдаланилган адабиётлар
1. Чугаев Р.Р. «Гидравлика», «Энергоиздат», 1982г.
112
2. Никулин О.А., Новиков Ю.М., Пивник А.В. Свободнопоточная
гидроэлектростанция. Семинар. «Проблемы перспективы развития
нетрадиционной энергетики в Алтайском регионе», с. Чемал РА 2001г.
3. Котоусов Л.С. «Исследование скорости водяных струй», «Журнал
Технической Физики», 2005г, том 75, выл. 9.
4. Трещалов Г.В., «Высокоэффективный способ извлечения энергии из
безнапорного потока текущей жидкости на основе специфического
гидродинамического эффекта»., журнал ЖРФМ, 2008г, 1-12.
5. Потапов В.М., Ткаченко П.Е., Юшманов О.Л. Использование водной
энергии, «Колос», М., 1972г.
6. 6.Умурзаков А.Х., Атаханов Х., Қосимов А. Оқаётган сув энергиясини
олиб узатувчи двигателларнинг оқилона конструктив схемаларини ишлаб
чиқиш. “Муқобил энергия манбаларидан фойдаланишнинг долзарб
муаммолари”. Республика илмий-техникавий анжуман материаллари. 28
апрел 2014 йил. Қарши ш. 123-125 бетлар.
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ЭНЕРГСИСТЕМ С
АЛТЕРНАТИВНЫМИ ИСТОЧНИКАМИ МЕТОДОМ
ИСКУССТВЕННЫХ ПЧЕЛИНЫХ РОЙ
проф. Т.Ш. Гайибов, ст. преп. Б.М. Пулатов (ТашГТУ),
асс. Г.М. Турманова (КГУ)
Внедрение в электроэнергетические системы станций, работающих на
альтернативные источники энергии, особенно солнечных и ветровых
установок, ставит задачу усовершенствования существующих методов
оптимального планирования режимов энергосистем с учетом новых условий.
Эти условия в первую очередь связаны с вероятностным характером графика
выдаваемой мощности такими станциями на планируемый период.
Сильное развитие возможностей вычислительных средств, в последние
годы, создает возможности применения некоторых алгоритмов оптимизации,
в которых легко преодолеваются трудности, связанные с вероятностью и
частичной неопределенностью исходной информации, а также разрывностью
энергетических характеристик станций. Одной из таких алгоритмов является
алгоритм искусственных пчелиных рой.
В данной работе приводится алгоритм расчета и результаты
исследования возможностей его применения для решения задач оптимизации
режимов энергосистем.
Алгоритм имитирует разумное поведение медоносных пчел для
достижения глобального оптимального результата. Хищное поведение пчел -
собирать нектар с природных источников пищи вокруг улья. Если рабочая
пчела не может улучшит свое достижение в течение определенного времени
она становится пчелой-разведчиком, основная цель которой заключается в
улучшение поисковой способности. Пчелы-разведчики несут случайный
процесс поиска для обнаружения новых источников пищи.
113
Рой искусственных пчел состоит из двух групп, называемых рабочими
и нерабочими пчелами. Нерабочие пчелы состоит из пчел-наблюдателей и
пчел-разведчиков. Основные этапы алгоритма следующие [1]:
1) Инициализируется случайно выбранные позиции источника пищи по
следующей формуле:
min
j
max
j
min
j
ij
X
X
R
X
X
,
(1)
где
D
...,
...
...
,
,
j
,
N
...,
...
...
,
,
i
,
x
...,
...
...
,
x
,
x
X
S
iD
i
i
i
2
1
2
1
2
1
;
N
S
- число источников пищи; D- число неизвестных переменных; R-
случайная величина, равномерно распределенная в интервале [0, 1];
max
j
min
j
X
,
X
- нижний и верхний граничные значения j- го неизвестного
переменного. После инициализации популяция источников пищи (решений)
подвергается повторным циклам процесса поиска рабочих пчел, пчел-
наблюдателей и пчел-разведчиков. Затем рассчитывается пригодность
каждого источника пищи.
2) Каждая рабочая пчела ищет окрестности своего текущего источника
пищи, чтобы определить новый источник пищи, используя формулу
kj
ij
ij
ij
ij
X
X
X
V
,
(2)
где
D
......,
,
,
j
,
N
......,
,
,
k
S
2
1
2
1
- случайно выбираемые индексы;
i
k
;
ij
-
случайно выбираемое вещественное число, равномерно распределенной в
интервале [-1, 1], который контролирует источников пищи около
ij
X
и
представляет визуальное сравнение пчелой двух позиций пищи.
Если новая позиция источника пищи, полученная по формуле (2),
выходит за пределы граничных величин, то он корректируется по условию:
.
X
X
если
X
,
X
X
если
X
X
min
i
i
min
i
max
i
i
max
i
i
3) После генерации нового источника пищи, количество нектара
источников пищи будут оценена и будет осуществлен жадный выбор. Если
качество нового источника пищи лучше чем текущая позиция, рабочая пчела
покидает свое текущее положение и переходит к новому источнику пищи. В
противном случае, пчела сохраняет текущую позицию в памяти.
4) Пчела-наблюдатель выбирает источник пищи по нектару,
полученная как информация от рабочей пчелы. Вероятность выбора i- го
источника пищи при этом определяется по следующей формуле:
S
N
1
j
j
i
i
F
F
P
,
(3)
где F
i
, F
j
- функции пригодности i- й и j- й позиций источников приищи.
114
После выбора источника пищи наблюдатель генерирует новый
источник по формуле (2). Затем новый источник пищи будет оценен и
осуществляется жадный выбор как и в случае рабочих пчел.
5) Если решение представленное позицией источника пищи не может
быть улучшено для заданного количества испытаний (называемый предел),
то источник пищи будет заброшен и рабочая пчела, связанная с этим
источником пищи, становится пчелой-разведчиком, который генерирует
новый источник пищи случайным образом по следующей формуле:
min
j
max
j
min
j
ij
X
X
R
X
V
, где
D
......,
,
,
j
2
1
.
(4)
6) Если критерий прекращения удовлетворен (т.е. достигнуто
максимальное количество циклов), процесс останавливается и лучший
источник пищи выделяется как оптимальное решение задачи. В противном
случае алгоритм возвращается к шагу 2 и осуществляется следующая
итерация.
Результаты исследования вычислительных качеств описанного
алгоритма показали, что он может эффективно применятся для оптимизации
режимов энергосистем со станциями, работающими на альтернативные
энергоресурсы в условиях вероятности, частичной неопределенности их
мощностей, а также в условиях разрывности энергетических характеристик
станций участвующих в оптимизации.
Do'stlaringiz bilan baham: |
