Abstract:
Tematica tezei se încadrează în preocupările actuale din domeniul mai larg al managementului sistemelor electroenergetice, al planificării pe termen mediu şi lung a dezvoltării reţelei de transport al energiei electrice. Teza are ca obiectiv principal elaborarea unei metode practice de planificare optimă a extinderii reţelei de transport din cadrul sistemelor electroenergetice complexe utilizând tehnici de inteligenţă artificială, mai exact Particle Swarm Optimization.
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 Matlab, fiind compatibile la nivel de bază de date cu pachete de programe profesionale din domeniu. Ele utilizează la maxim posibilităţile oferite de mediile de programare şi de sistemele informatice actuale.
Aplicaţiile concrete se referă atât la sisteme electroenergetice test de diverse dimensiuni, cât şi la un sistem real de mari dimensiuni – SEN Vest&Centru, reprezentat de subsistemul de Vest, Sud-Vest, Nord-Vest din cadrul sistemului electroenergetic al României, aferent Dispeceratelor Electroenergetice Teritoriale Timişoara, Craiova şi Cluj-Napoca.