Оптимизация перспективной структуры энергосистемы на основе алгоритма роя частиц

Авторы

  • Николай Александрович Беляев
  • Николай Владимирович Коровкин

DOI:

https://doi.org/10.24160/0013-5380-2026-2-40-50

Ключевые слова:

PSO, эволюционные алгоритмы, оптимизация, структура энергосистем, структура генерирующих мощностей, планирование развития электроэнергетики, разностное уравнение, сходимость

Аннотация

Формирование оптимальной (рациональной) перспективной структуры является важнейшей задачей долгосрочного планирования развития электроэнергетики. Решение этой задачи определяет требуемый объем ввода генерирующих мощностей по типам электростанций на долгосрочную перспективу с учетом прогнозируемого роста потребления и технико-экономических показателей различных технологий производства электрической энергии. По результатам оптимизации перспективной структуры ЕЭС России определяются параметры Энергетической стратегии России (в части электроэнергетики) и состав проектов, включаемых в Генеральную схему размещения объектов электроэнергетики. В статье дана постановка рассматриваемой задачи и представлен алгоритм ее решения, выполненный на основе алгоритма оптимизации роя частиц (Particle Swarm Optimization – PSO). Рассмотрен выбор параметров PSO, используемого при оптимизации перспективной структуры энергосистем. Принцип работы алгоритма PSO представлен с использованием линейных разностных уравнений. На основе условия сходимости решения указанных уравнений и с учетом анализа характерных траекторий поиска оптимальных решений сформированы рекомендации по выбору параметров PSO. Выполнены тестовые расчеты, подтверждающие эффективность предложенных рекомендаций.

Биографии авторов

Николай Александрович Беляев

кандидат техн. наук, начальник отдела генерации и прогнозирования спроса на электрическую энергию и мощность, Научно-технический центр Единой энергетической системы (АО «НТЦ ЕЭС»), Санкт-Петербург, Россия; belyaev-na@ntcees.ru

Николай Владимирович Коровкин

доктор техн. наук, профессор, профессор высшей школы высоковольтной энергетики, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия; Nikolay.Korovkin@gmail.com

Библиографические ссылки

1. Yongle A.I. et al. The Optimization of Reactive Power for Distribution Network With PV Generation Based on NSGA-III. – CPSS Transactions on Power Electronics and Applications, 2021, vol. 6, No. 3, рp. 193–200, DOI: 10.24295/CPSSTPEA.2021.00017.

2. Haiyuan Liu et al. Small-signal Analysis of DC Microgrid and Multi-objective Optimization Segmented Droop Control Suitable for Economic Dispatch. – Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020, vol. 8, No. 3, рp. 564–572, DOI: 10.35833/MPCE.2018.000878.

3. El-Ela A.A.A., El-Sehiemy R.A., Abbas A.S. Optimal Placement and Sizing of Distributed Generation and Capacitor Banks in Distribution Systems Using Water Cycle Algorithm. – IEEE System Journal, 2018. vol. 12, No. 4, pp. 3629–3636, DOI: 10.1109/JSYST.2018.2796847.

4. Bharatbhai N.M., Gupta A.R. Active–Reactive Power Support with Optimal Allocation of DG and DSTATCOM in Distribution System Using Flower Pollination and Artificial Bee Colony Algorithm with Load Growth. – Recent Advances in Power Electronics and Drives. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2022, pp. 169–190, DOI: 10.1007/978-981-16-9239-0_14.

5. Shi P. et al. Distribution Network Planning Considering Uncertainty of Incremental Distribution Network Access. – 4th IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration, 2020, pp. 2244–2247, DOI: 10.1109/EI250167.2020.9347026.

6. Shu Z. et al. Pareto Optimal Allocation of Flexible Fault Current Limiter Based on Multi-Objective Improved Bat Algorithm. – IEEE Access, 2021, vol. 9, pp. 12762–12778, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3050795.

7. Xiong X. et al. Risk-Based Multi-Objective Optimization of Distributed Generation Based on GPSO-BFA Algorithm. – IEEE Access, 2019, vol. 7, pp. 30563–30572, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2902886.

8. Akbar M.I. et al. A Novel Hybrid Optimization-Based Algorithm for the Single and Multi-Objective Achievement with Optimal DG Allocations in Distribution Networks. – IEEE Access, 2022, vol. 10, pp. 25669–25687, DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3155484.

9. Tolabi H.B., Ali M.H., Rizwan M. Simultaneous Reconfiguration, Optimal Placement of DSTATCOM, and Photovoltaic Array in a Distribution System Based on Fuzzy-ACO Approach. – IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2015, vol. 6, No. 1, pp. 210–218, DOI: 10.1109/TSTE.2014.2364230.

10. Belbachir N. et al. Optimizing the Hybrid PVDG and DSTATCOM Integration in Electrical Distribution Systems Based on a Modified Homonuclear Molecules Optimization Algorithm. – IET Renewable Power Generation, 2023, vol. 17, pp. 3075–3096, DOI: 10.1049/rpg2.12826.

11. Беляев Н.А. и др. Формирование рациональной перспективной структуры ЕЭС России на основе мультикритериальной оптимизации. – Известия НТЦ Единой энергетической системы, 2024, № 1 (90), с. 5–19.

12. Приказ Минэнерго России от 06.12.2022 № 1286 «Об утверждении Методических указаний по проектированию развития энергосистем».

13. Сендеров С.М. и др. Методология ранжирования критически важных объектов энергетики на примере отдельных ЧС в газовой отрасли. – Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики: Вып. 73. Надежность систем энергетики в условиях энергетического перехода, 2022, с. 19–30.

14. Веселов Ф. и др. Развитие электроэнергетики – на распутье стратегических решений. – Энергетическая политика, 2024, № 2 (193), с. 90–105.

15. Martinez-Rico J. et al. Multi-objective Optimization of Production Scheduling Using Particle Swarm Optimization Algorithm for Hybrid Renewable Power Plants with Battery Energy Storage System. – Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2021, vol. 9, No. 2, рp. 285–294, DOI:10.35833/MPCE.2019.000021.

16. Wang D., Tan D., Liu L. Particle swarm optimization algorithm: an overview. – A Fusion of Foundations, methodologies and applications, 2017, DOI: 10.1007/s00500-016-2474-6.

17. Hussein Farh H.M. et al. Optimal Sizing and Placement of Distributed Generation under N-1 Contingency Using Hybrid Crow Search–Particle Swarm Algorithm. – Sustainability, 2024, vol. 16, DOI: 10.3390/su16062380.

18. Беляев Н.А., Коровкин Н.В., Чудный В.С. Многокритериальная оптимизация при планировании развития энергосистем. – Известия РАН. Энергетика, 2021, № 2, с. 3–11.

19. Shi Y., Eberhart R.C. Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization. – Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546), 2001, pp. 101–106, DOI: 10.1109/CEC.2001.934377.

20. Zhai S., Jiang T. A New Sense-Through-Foliage Target Recognition Method Based on Hybrid Differential Evolution and Self-Adaptive Particle Swarm Optimization-Based Support Vector Machine. – Neurocomputing, 2015, vol. 149, pp. 573–584, DOI: 10.1016/j.neucom.2014.08.017.

21. Park J.B. et al. An Improved Particle Swarm Optimization for Nonconvex Economic Dispatch Problems. – IEEE Transactions on Power Systems, 2010, vol. 25, No. 1, pp. 156–166, DOI: 10.1109/TPWRS.2009.2030293.

22. Clerc M., Kennedy J. The Particle Swarm-Explosion, Stability and Convergence in a Multi-Dimensional Complex Space. – IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, vol. 6, No. 2, pp. 58–73, DOI: 10.1109/4235.985692.

23. Carlisle A., Dozier G. Adapting Particle Swarm Optimization to Dynamic Environments. – International Conference on Artificial Intelligence, 2000, pp. 429–434.

24. Yu H. et al. Estimation of Model Parameters Using Composite Particle Swarm Optimization. – Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities, 2005, vol. 19, No. 5, pp. 675–680.

25. Pedersen M.E., Chipperfield A.J. Simplifying Particle Swarm Optimization. – Applied Soft Computing, 2009, DOI: 10.1016/j.asoc.2009.08.029.

#

1. Yongle A.I. et al. The Optimization of Reactive Power for Distribution Network With PV Generation Based on NSGA-III. – CPSS Transactions on Power Electronics and Applications, 2021, vol. 6, No. 3, рp. 193–200, DOI: 10.24295/CPSSTPEA.2021.00017.

2. Haiyuan Liu et al. Small-signal Analysis of DC Microgrid and Multi-objective Optimization Segmented Droop Control Suitable for Economic Dispatch. – Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020, vol. 8, No. 3, рp. 564–572, DOI: 10.35833/MPCE.2018.000878.

3. El-Ela A.A.A., El-Sehiemy R.A., Abbas A.S. Optimal Placement and Sizing of Distributed Generation and Capacitor Banks in Distribution Systems Using Water Cycle Algorithm. – IEEE System Journal, 2018. vol. 12, No. 4, pp. 3629–3636, DOI: 10.1109/JSYST.2018.2796847.

4. Bharatbhai N.M., Gupta A.R. Active–Reactive Power Support with Optimal Allocation of DG and DSTATCOM in Distribution System Using Flower Pollination and Artificial Bee Colony Algorithm with Load Growth. – Recent Advances in Power Electronics and Drives. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2022, pp. 169–190, DOI: 10.1007/978-981-16-9239-0_14.

5. Shi P. et al. Distribution Network Planning Considering Uncertainty of Incremental Distribution Network Access. – 4th IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration, 2020, pp. 2244–2247, DOI: 10.1109/EI250167.2020.9347026.

6. Shu Z. et al. Pareto Optimal Allocation of Flexible Fault Current Limiter Based on Multi-Objective Improved Bat Algo-rithm. – IEEE Access, 2021, vol. 9, pp. 12762–12778, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3050795.

7. Xiong X. et al. Risk-Based Multi-Objective Optimization of Distributed Generation Based on GPSO-BFA Algorithm. – IEEE Access, 2019, vol. 7, pp. 30563–30572, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2902886.

8. Akbar M.I. et al. A Novel Hybrid Optimization-Based Algorithm for the Single and Multi-Objective Achievement with Optimal DG Allocations in Distribution Networks. – IEEE Access, 2022, vol. 10, pp. 25669–25687, DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3155484.

9. Tolabi H.B., Ali M.H., Rizwan M. Simultaneous Reconfiguration, Optimal Placement of DSTATCOM, and Photovoltaic Array in a Distribution System Based on Fuzzy-ACO Approach. – IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2015, vol. 6, No. 1, pp. 210–218, DOI: 10.1109/TSTE.2014.2364230.

10. Belbachir N. et al. Optimizing the Hybrid PVDG and DSTATCOM Integration in Electrical Distribution Systems Based on a Modified Homonuclear Molecules Optimization Algorithm. – IET Renewable Power Generation, 2023, vol. 17, pp. 3075–3096, DOI: 10.1049/rpg2.12826.

11. Belyaev N.A. et al. Izvestiya NTTs Edinoy energeticheskoy sistemy – in Russ. (Proceedings of the Scientific and Technical Center of the Unified Energy System), 2024, No. 1 (90), pp. 5–19.

12. Prikaz Minenergo Rossii (Order of the Ministry of Energy of the Russian Federation) No. 1286 dated 06.12.2022.

13. Senderov S.M. et al. Metodicheskie voprosy issledovaniya nadezhnosti bol’shih sistem energetiki: Vyp. 73. Nadezhnost’ sistem energetiki v usloviyah energeticheskogo perekhoda – in Russ. (Me-thodological Issues of Reliability Research of Large Energy Systems: Iss. 73. Reliability of Energy Systems in the Context of Energy Tran-sition), 2022, pp. 19–30.

14. Veselov F. et al. Energeticheskaya politika – in Russ. (Energy Policy), 2024, No. 2 (193), pp. 90–105.

15. Martinez-Rico J. et al. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2021, vol. 9, No. 2, rp. 285–294, DOI:10.35833/MPCE.2019.000021.

16. Wang D., Tan D., Liu L. Particle swarm optimization algorithm: an overview. – A Fusion of Foundations, methodologies and applications, 2017, DOI: 10.1007/s00500-016-2474-6.

17. Hussein Farh H.M. et al. Optimal Sizing and Placement of Distributed Generation under N-1 Contingency Using Hybrid Crow Search–Particle Swarm Algorithm. – Sustainability, 2024, vol. 16, DOI: 10.3390/su16062380.

18. Belyaev N.A., Korovkin N.V., Chudnyy V.S. Izvestiya RAN. Energetika – in Russ. (News of the Russian Academy of Sciences. Energy Industry), 2021, No. 2, pp. 3–11.

19. Shi Y., Eberhart R.C. Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization. – Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546), 2001, pp. 101–106, DOI: 10.1109/CEC.2001.934377.

20. Zhai S., Jiang T. A New Sense-Through-Foliage Target Recognition Method Based on Hybrid Differential Evolution and Self-Adaptive Particle Swarm Optimization-Based Support Vector Machine. – Neurocomputing, 2015, vol. 149, pp. 573–584, DOI: 10.1016/j.neucom.2014.08.017.

21. Park J.B. et al. An Improved Particle Swarm Optimization for Nonconvex Economic Dispatch Problems. – IEEE Transactions on Power Systems, 2010, vol. 25, No. 1, pp. 156–166, DOI: 10.1109/TPWRS.2009.2030293.

22. Clerc M., Kennedy J. The Particle Swarm-Explosion, Stability and Convergence in a Multi-Dimensional Complex Space. – IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, vol. 6, No. 2, pp. 58–73, DOI: 10.1109/4235.985692.

23. Carlisle A., Dozier G. Adapting Particle Swarm Optimization to Dynamic Environments. – International Conference on Artificial Intelligence, 2000, pp. 429–434.

24. Yu H. et al. Estimation of Model Parameters Using Composite Particle Swarm Optimization. – Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities, 2005, vol. 19, No. 5, pp. 675–680.

25. Pedersen M.E., Chipperfield A.J. Simplifying Particle Swarm Optimization. – Applied Soft Computing, 2009, DOI: 10.1016/j.asoc.2009.08.029

Опубликован

2026-02-14

Выпуск

Раздел

Статьи