Heuristic control of discrete power systems

Authors

DOI:

https://doi.org/10.46299/j.isjea.20230206.08

Keywords:

Heuristic control, structure change control, optimal control criterion, genetic algorithm, heat supply system, objective function

Abstract

The heuristic management of discrete energy systems is considered, which is based on the objective function of the optimization solution of the problem for the heat supply system with a variable structure of technical means. The objective function combines such properties as the quality of the process, the efficiency of the equipment, its reliability and the cost of resources, which allows you to comprehensively evaluate the process of functioning of the system on the basis of technical and economic indicators with restrictions on resources and to determine the best solution in case of their change. The basis of the mathematical model for ensuring the control of the heat supply system by choosing the structure of the control object is the use of a genetic algorithm, which allows achieving rational use of energy resources and minimizing calculation time. Three control algorithms for finding the optimal solution are proposed. A comprehensive criterion for optimal management of the system structure based on technical and economic indicators is proposed. Several variants of control algorithms have been developed that determine the optimal structure of technical means using a genetic algorithm. Each of the options has its own characteristics. If in the first option relay control of the equipment is implemented and the introduction of restrictions on resources and the value of the weighting factors of the control criterion is carried out by the operator, then in the second option their value is automatically estimated based on the availability of energy resources, taking into account their future receipts, as well as unforeseen events affecting the operation of the system heat supply In the third option, during the execution of control according to a previously calculated plan, the calculation of the next plan is carried out in parallel, taking into account the change in the capacity of the equipment. In order to reduce the number of equipment switches while optimizing the system structure, a fourth algorithm was developed, in which control is carried out not only by changing the system structure, but also by changing the tasks of heat transfer technical means regulators.

References

Максимова О.Б. Методика розрахунку критеріїв управління структурою складних технічних систем / О.Б. Максимова, В.О. Давидов, В.М. Тонконогий // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2011. — №3. — С. 19-23.

Максименко І.М. Розробка принципів цілорічного управління установкою теплопостачання на основі методів об'єктно-орієнтованого аналізу / И. Н. Максименко, Ю. К. Тодорцев // Вісник Одеської державної академії будівництво та архітектури . — Вип . 17. — 2005. — С. 251 — 253.

Максимова О.Б. Исследование адаптивних самоорганізующихся автоматизованих систем забезпечення комфортной температури / О.Б. Максимова, В.О. Давыдов , В.М. Тонконогий // Тр . Одес . політехн . ун -та. — Одесса, 2011. — Вип . 2(36). — С. 155-160.

Максимов М.В., Максимова О.Б., Мінчев Д.С. Методи та моделі управління системою зі зміненою структурою об'єктів теплопостачання. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки, 2021, Том 32 (71) Ч. 1 № 2 с. 170 – 179.

Давидов В.О. аналіз надійності ПО АСУТП / В. О. Давидов, О.Б. Максимова, А.А. Шевчук // Холодильна техніка і технологія. — Одесса, 2011. — Вип . 6(134). — С. 86 — 91.

Проектування спеціалізованих інформаційно-вичислювальних систем: Учеб. пособие по спец. ЕОМ і АСУ/ Смирнов Ю.М., Воробьов Г.Н., Потапов Е.С., Сюзев В.В.; Під ред. Смирнова Ю.М. — М.: Вищ . шк ., 1984. — 359 с.

Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. И.Д. Рудинского . — М.: Горяча лінія — Телеком, 2006. — 452 с.

Ammar, S. Characteristics and features of a performance evaluation model using a multilevel fuzzy rule-based system [Текст] / S. Ammar, R. Wright. // International Journal of Technology, Policy and Management, Vol. 3 No. 3/4, 2003. – P. 301-321.

Cricelli, L. Modelling the competition of an HNO versus an MVNO in the mobile telecommunications industry [Текст] / L. Cricelli, M. Grimaldi and N. L. Ghiron // International Journal of Technology, Policy and Management, Vol. 9 No. 3, 2009.– P. 277-295.

Kondratenko, Y. P. Modelling and optimisation of tanker’s cargo process in real fuzzy conditions [Текст] / Y. P. Kondratenko, L. P. Klymenko, V. Y. Kondratenko and D. M. Pidopryhora // Lectures on Modeling and Simulation. AMSE Periodicals, Series A, Vol. 9, Palma de Majorca, Balearic Islands, Spain, 2008.– P. 122-133.

Zadeh, L. A. Fuzzy sets [Текст] / L. A. Zadeh // Information and Control. – Vol. 8, 1965. – P. 338-353.

Zimmermann, H. J. Fuzzy Set Theory and Its Applications [Текст] / H. J. Zimmermann. – Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London, 1992.

Ротштейн, А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. [Текст] / А. П. Ротштейн. – Винница: "УНІВЕРСУМ-Вінниця", 1999. – 300 с

Dixon, R. The ALSTOM benchmark challenge on gasifier control [Текст] / R. Dixon, A. Pike, and M. Donne // Proc. Inst. Mech. Eng. I, J. Syst. Control Eng., 2000, 214. – P. 389-394.

Taylor, C. J. Proportional-integral-plus (PIP) control of the ALSTOM gasifier problem [Текст] / C. J. Taylor, A. P. McCabe, P. C. Young, and A. Chotai // IMECHE Proc., J. Syst. Control Eng., 2000, 214. – P. 469-480

Published

2023-12-01

How to Cite

Brunetkin, O., & Babenko, O. (2023). Heuristic control of discrete power systems. International Science Journal of Engineering & Agriculture, 2(6), 65–72. https://doi.org/10.46299/j.isjea.20230206.08