Skip to content
Научные IoT-исследования

Восстановление энергосистем — исследование алгоритмов (SCI)

Совместный исследовательский проект, результатом которого стали две рецензируемые публикации в CSEE Journal of Power and Energy Systems. Исследование предложило новые алгоритмы восстановления распределительных энергосистем после аварий — с использованием минимального остовного дерева Прима для нахождения оптимальных путей потока мощности.

MATLABMatpower ToolboxAlgorithm DesignPrim’s MSTMulti-Objective OptimizationPower Flow AnalysisGraph TheoryIEEE 69-Bus System
Восстановление энергосистем — исследование алгоритмов (SCI)

Задача

При крупных авариях в энергосистемах восстановление электроснабжения критических нагрузок с использованием распределённых генерирующих ресурсов требует нахождения оптимальных путей потока мощности — это сложная задача многокритериальной оптимизации.

Наше решение

Мы предложили новый весовой коэффициент для алгоритма MST Прима для нахождения оптимальных путей восстановления на основе импеданса линий, приоритета нагрузок и спроса. Была разработана адаптивная стратегия для обработки отказов после восстановления.

Влияние

Результаты и влияние

Опубликовано: Оптимальное островование с использованием алгоритма MST Прима — CSEE JPES, Том 8, № 2, март 2022
Опубликовано: Адаптивная стратегия островования — CSEE JPES, Том 9, № 4, июль 2023
Предложенный метод восстановил 64% общего спроса — превзойдя 6 конкурирующих методов
100% восстановление нагрузок наивысшего приоритета в начальном сценарии
Валидация на распределительной системе IEEE 69-bus с использованием MATLAB Matpower

Есть идея проекта?

Давайте обсудим, как NexGenix может разработать ваше решение.

Начать проект