| Název: | Optimalizace přenosové kapacity elektrické sítě pro obchodní\\ účely |
| Další názvy: | Optimization of the power network transfer capability for business purposes |
| Autoři: | Louda, Jiří |
| Vedoucí práce/školitel: | Střelec Martin, Ing. Ph.D. |
| Oponent: | Voráč Přemysl, Ing. Ph.D. |
| Datum vydání: | 2020 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/41544 |
| Klíčová slova: | elektrické sítě;přenos elektrické energie;optimalizace topologií;optimalizace phaseshift transformátorem;particle swarm optimalizace;genetické algoritmy;matpower;line outage distribution factors (lodf);remaining available margin |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | power network;power transmission;topology optimization;phase shifting transformer (pst) optimization;particle swarm optimization;genetic algorithm;matpower;line outage distribution factors (lodf);remaining available margin |
| Abstrakt: | Cílem diplomové práce je optimalizace přenosové kapacity vedení. V teoretické části této diplomové práce je popsáno propojení trhu v Evropě, přístup založený na ATC a Flow-based metodě, optimalizace pomocí změny topologie a phase-shift transformátorů, metody optimálního toku v síti, evoluční algoritmy a analýza citlivosti distribučních faktorů. Praktická část se zabývá implementací konvenčních a evolučních algoritmů v programovacím jazyku MATLAB R2018a, kde je využit open-source soubor MATPOWER. Genetické algoritmy za použití roulette wheel selekce a Particle Swarm optimalizace byly zvoleny a následně aplikovány k optimalizaci přenosové kapacity vedení. V závěru kapitol je uvedeno srovnání výsledků poskytnutých těmito algoritmy. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | The diploma's thesis focuses on the optimization of the power transfer capacity. The theoretical part of this diploma's thesis describes Market coupling in Europe, ATC and Flow-based approach, Topology and Power Shifting Transformers remedial actions, Optimal Power Flow methods, Evolutionary algorithms and sensitivity analysis of distribution factors. In the practical part, the evolutionary and conventional algorithms were implemented, where MATLAB R2018a was selected as an effective programming language containing the open-source package called MATPOWER. The most promising evolutionary algorithms Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithms - roulette wheel were utilized. The analysis and performance assessment was performed and included into the end of every remedial action chapter. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Diplomové práce / Theses (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| DP_Louda.pdf | Plný text práce | 5,19 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| louda-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 769,54 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| louda-o.pdf | Posudek oponenta práce | 838,47 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| louda-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 407,75 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/41544Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.