Abstract:
Tematica tezei se încadrează în preocupările actuale din domeniul
managementului sistemelor electroenergetice, al planificării pe termen
mediu şi lung a dezvoltării reţelelor de transport al energiei electrice. Teza
are ca obiectiv principal elaborarea unei metode practice de planificare
dinamică a extinderii reţelei de transport din cadrul sistemelor electroenergetice
complexe utilizând tehnici de inteligenţă artificială – PSO
(Particle Swarm Optimization) şi algoritmi genetici. Abordarea dinamică
oferă avantajul obţinerii, pe lângă soluţia optimă de la finele perioadei de
analiză, a soluţiilor pentru etapele intermediare, obţinute prin parcurgere
prospectivă sau retrospectivă.
Metodologiile elaborate în cadrul tezei au la bază o abordare teoretică
riguroasă materializată prin realizarea şi implementarea unor instrumente
soft de aplicabilitate generală, utile operatorilor de transport şi de sistem
(C.N.T.E.E. Transelectrica S.A, în cazul României). Programele de calcul au
fost realizate în mediul de programare Matlab, fiind compatibile la nivel
de bază de date cu pachete de programe profesionale din domeniu (Power
World, Matpower). Ele utilizează la maxim posibilităţile oferite de mediile
de programare avansate şi de sistemele de calcul actuale.
Aplicaţiile concrete se referă atât la sisteme electroenergetice test (proprii
sau consacrate) de diverse dimensiuni, cât şi la un sistem real de mari
dimensiuni – Sistemul Electroenergetic al României (SEN). Soluţiile obţinute
pentru SEN sunt comparate cu strategiile de extindere cuprinse în planul
de perspectivă al Transelectrica, concluziile fiind extrem de interesante.
