Planificarea dinamică a extinderii rețelelor de transport al energiei electrice utilizând tehnici de inteligență artificială

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.