Ανάπτυξη γενετικών αλγόριθμων και εφαρμογή τους σε συστήματα ηλεκτρικής ενέργειας
Creators: name: Δαμούσης, Ιωάννης Γ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2003
Subjects: Οικονομική κατανομή φορτίου
Υδροθερμική συνεργασία
Unit Commitment
Economic Dispatch
Hydrothermal coordination

description: Οι γενετικοί αλγόριθμοι(ΓΑ) χρησιμοποιήθηκαν ευρέως στο παρελθόν για την επίλυση προβλημάτων λόγω πλεονεκτημάτων τους έναντι του άλλων μεθόδων βελτιστοποίησης. Πάντως λόγω της στοχαστικής τους φύσης οι ΓΑ είναι πιθανό να παγιδευτούν σε τοπικά υποβέλτιστα, ενώ η τελική λύση δεν είναι η ίδια εγγυημένα μετά το τέλος κάθε τρεξίματος. Στην παρούσα διατριβή εξετάζεται η εφαρμογή των ΓΑ για την επίλυση προβλημάτων της βιομηχανικής ηλεκτρικής ενέργειας. Για την επίλυση των δύο πρώτων προβλημάτων, τον υπολογισμό του επαγώμενου μαγνητικού διανυσματικού δυναμικού από γραμμές μεταφοράς και την πρόβλεψη της ταχύτητας του ανέμου και της ανεμοπαραγωγής χρησιμοποιούνται ασαφή έμπειρα συστήματα. Αυτά τα έμπειρα συστήματα εκπαιδεύονται με τη χρήση ΓΑ. Διάφοροι τελεστές και κωδικοποιήσεις χρησιμοποιούνται για να επιταχύνουν την εκπαίδευση και να βελτιώσουν την ποιότητα της τελικής λύσης. Τα νέα ασαφή γενετικά συστήματα συγκρίνονται με άλλες μεθόδους επίλυσης και προηγούμενα έμπειρα συστήματα που εκπαιδεύονται με άλλους αλγόριθμους, προκειμένου να έχουμε έναν βαθμό αποτελεσματικότητας για τους ΓΑ που αναπτύχθηκαν. Η δεύτερη ομάδα προβλημάτων αποτελείται από προβλήματα βελτιστοποίησης που συναντώνται συχνά στη βιομηχανία ηλεκτρικής ενέργειας και έχουν μεγάλη οικονομική σημασία : η βέλτιστη ένταξη μονάδων στο δίκτυο, η οικονομική κατανομή φορτίου και η υδροθερμική συνεργασία. Για αυτά τα προβλήματα έχουν αναπτυχθεί στο παρελθόν λύσεις που βασίζονται σε ΓΑ. Στην παρούσα διατριβή αναπτύσσονται και εφαρμόζονται νέοι ΓΑ ειδικά σχδιασμένοι για αυτά τα προβλήματα που διαφέρουν από προηγούμενους ΓΑ τόσο ως προς τους τελεστές όσο και ως προς την κωδικοποίηση η οποία δεν είναι η συνήθης δυαδική. Η σύγκριση των αποτελεσμάτων διάφορων δοκιμών που χρισιμοποιούν πραγματικά δεδομένα από το Ελληνικό ηλεκτρικό δίκτυο απαδεικνύει την υπεροχή των νέων αλγόριθμων έναντι προηγούμενων λύσεων με ΓΑ
description: Genetic algorithms(GAs) have been used widely over the past years for the solution of problems due to certain advantages they show over other optimization methods. However because of their stohastic nature, GAs are bound to be trapped in local suboptical solutions, while the final solution is not guaranteed to be the same after each run. In this thesis the application of GAs for the solution of important problems of the power industry is examined. For the solution of the first two problems, the calculation of the magnetic interference caused by nearby transmission lines and the forecasting of wind speed and power, fuzzy expert systems are used. These expert systems are trained with the implementation of Gas. Various operators and encodings are used in order to accelerate training and to improve the quality of the final solution. The new genetic fuzzy systems are compared with other mentods amd previous expert systems trained with other methods in order to have a degree of efficacy for the GAs used. The second set of problems comprises of optimization problems that are commonly met in the power industry and have great economic importance : the unit commitment, the economic dispatch and the hydrothermal scheduling problems. For each of these problems GA based solutions have been implemented successfully in the past. In this thesis new GA implementations, using new GA operators and codings that differ from the usual binary one. The comparison of the results using various setups and real data from the Greek electrical power grid prove the superiority of the new algorithms over previous GA implementations