Применение генетических алгоритмов для достоверизации телеинформации в ЭЭС

• Автор: Заика, Роман Александрович
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 111 с. : ил.

Введение

Глава 1. Постановка задачи обнаружения плохих данных и методы ее

решения

1.1. Причины возникновения ошибок в телеизмерениях и телесигналах

1.2. Математическая модель измерений.

1.3. Численные методы обнаружения плохих данных

1.3.1. Априорные методы.

1.3.2. Робастные критерии.

1.3.3. Апостериорные методы.

1.4. Метод контрольных уравнений.

1.4.1. Основная идея метода.

1.4.2. Процедуры детекции и идентификации плохих данных как задачи проверки статистических гипотез.
1.4.3. Достоверизация телеизмерений с помощью контрольных уравнений
1.5. Обзор эвристических методов оптимизации и их применение при решении электроэнергетических задач
1.5.1. Эвристики
1.5.2. Эволюционные алгоритмы.
1.5.3. Моделирование отжига.
1.5.4. Табу поиск решения.
1.5.5. Метод муравейника
1.5.6. Гибридные методы.
1.5.7. Сравнение математических и эвристических методов оптимизации
1.6. Выводы
Глава 2. Применение генетического алгоритма для достоверизации телеизмерений
2.1. Идентификация телеизмерений с помощью контрольных уравнений, применение генетического алгоритма.
2.1.1. Кодирование решения и расчет полезности особей.
2.1.2. Создание начальной популяции.
2.1.3. Отбор.
2.1.4. Скрещивание и мутация.
2.1.5. Стратегия элитизма
2.1.6. Критерий окончания расчета
2.1.8. Этапы процесса оптимизации
2.1.9. Причины ошибок достоверизации.
2.1 Линейные комбинации контрольных уравнений
2.1 Выводы по алгоритму достоверизации.
2.2. Быстродействие алгоритма идентификации и пути его повышения
2.2.1. Разделение системы контрольных уравнений на подсистемы
2.2.2. Описание алгоритма разделения.
2.2.3. Достоверизация телеизмерений, вошедших в несколько подсистем контрольных уравнений.
2.2.4. Вывод по алгоритму разделения.
2.3. Выводы.
Глава 3. Результаты исследований
3.1. Исследовательская программа
3.2. Тестовые схемы и методика имитационного эксперимента.
3.3. Результаты идентификации телеизмерений.
3.3. Эффективность и быстродействия алгоритма при разделении системы
контрольных уравнений на подсистемы.
3.5. Выводы
Заключение.
Литература


Это служит стимулом для исследования возможности применения новых методов повышения достоверизации исходной информации. Увеличение вычислительной мощности современных компьютеров стимулировало развитие мощных, но в то же время и ресурсоемких эвристических методов поиска решения. В последнее время появился ряд работ, исследующих возможности применения в электроэнергетике методов искусственного интеллекта, эволюционных вычислений, эвристических методов [6-]. В данной работе исследуется возможность и эффективность применения генетических алгоритмов при решении задач комплекса ОС ЭЭС. Генетические алгоритмы (ГА) это один из наиболее популярных в настоящее время методов эволюционного программирования, построенный на принципах эволюционных механизмов в природе. ГА относятся к эвристическим методам решения []. Эвристические методы, в том числе и ГА, используются тогда, когда не существует точного метода решения сложной комбинаторной задачи или когда ввиду усложнения моделей для этого требуется слишком много времени. В настоящее время ГА достаточно широко используются для решения различных электроэнергетических задач. В первую очередь это касается таких задач, в которых нужно перебрать много вариантов решений и выбрать луч шее. Целью роботы является исследование возможности и эффективности применения ГА при достоверизации телеинформации, используемой при оперативном диспетчерском управлении ЭЭС. Проведен анализ существующих методов ОПД, рассмотрены их достоинства и недостатки. На основе метода контрольных уравнений разработана методика ОПД с использованием ГА, исследована ее эффективность в сравнении с применяемым в настоящее время алгоритмом логических правил. В предложенной методике ОПД разработан алгоритм формирования линейных комбинаций КУ на основе метода исключения Гаусса. Исследованы причины появления неверных решений при достоверизации и разработаны методы их устранения. Разработан способ повышения быстродействия методики ОПД на основе КУ и ГА с помощью разделения системы КУ на подсистемы. Научная новизна. Задача достоверизации ТИ на основе КУ представлена в виде задачи оптимизации, что позволило применить при ее решении ГА. Проведено исследование разрешающей способности отдельных КУ и на его основе разработан метод оценки порога невязок КУ. Разработана методика ОПД на основе КУ с помощью ГА, более эффективная по сравнению с применяемыми в настоящее время алгоритмами логических правил. Практическая ценность. Использование разработанных методов позволяет повысить надежность и точность информации, используемой в АСДУ, и, как следствие этого, улучшить качество решений и прогнозов, принимаемых на основе результатов оценивания состояния ЭЭС. Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ежегодной конференции молодых ученых «Системные исследования в энергетике» в - г. Иркутск, ИСЭМ СО РАН), Всероссийском Семинаре «Информационные технологии в энергетике» в , и г. Иркутск), на научно-практической конференции-конкурсе молодежи в г. Гурзуф, Украина), на международном семинаре «Либерализация и модернизация электроэнергетических систем: проблемы управления и контроля» в г. Иркутск), на международной конференции IEEE MEPS в г. Wroclaw, Poland), на международном семинаре «Либерализация и модернизация электроэнергетических систем: проблемы управления перегрузками» в г. Иркутск). Развитие метода КУ для решения задачи ОПД с помощью ГА. Методика ОПД на основе КУ с помощью ГА. Способ повышения быстродействия предложенной методики ОПД с помощью разделения системы КУ на подсистемы. Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано работ. Структура и объем работы. В первой главе работы приведена постановка задачи ОПД и описание моделей и методов, используемых при ее решении. Проведен анализ их применения на практике. Подробно рассмотрен метод КУ и решение на его основе задачи ОПД. Рассмотрены основные эвристические методы решения задач оптимизации и их применение в решении электроэнергетических задач.