USING MULTIOBJECTIVE GENETIC ALGORITHMS FOR OPTIMAL RESOURCE MANAGEMENT IN AN AUTONOMOUS POWER SYSTEM

Abstract

This paper presents the results of research of multi-objective genetic algorithms applied to solving the problem of system construction and power management. Research is determined by the need for optimal and efficient distribution of different types of energy (renewable or residual) and attempts to improve overall energy efficiency in the energy system which is independent of centralized networks.

Authors and Affiliations

Alexander Gozhyi, Ivan Burlachenko, Konrad Gromaszek

Keywords

Related Articles

WYZNACZANIE CAŁEK NIEWŁAŚCIWYCH W METODZIE ELEMENTÓW BRZEGOWYCH FOURIERA

Tradycyjna metoda elementów brzegowych(MEB) prowadzi w efekcie do rozwiązania układu równań liniowych z pełną macierzą współczynników. Stosując podejście Galerkina ostateczny układ równań liniowych jest reprezentowany ma...

IMPEDANCJE WŁASNE I WZAJEMNE SZYNOPRZEWODÓW PROSTOKĄTNYCH O SKOŃCZONEJ DŁUGOŚCI

W artykule przedstawiono analityczną metodę obliczania impedancji układów szyn prostokątnych. Metoda ta oparta jest na teorii indukcyjności cząstkowych. W szczególności opisano impedancje szynoprzewodów prostokątnych w u...

DEVELOPMENT OF WIND ENERGY COMPLEX AUTOMATION SYSTEM

Wind power is one of the three main renewable energy sources, along with solar and hydropower, which are widely used to produce electricity worldwide. As an energy resource, wind is widespread and can provide electricity...

WŁAŚCIWOŚCI I ZASTOSOWANIA REAKTORÓW PLAZMOWYCH TYPU DYSZA PLAZMOWA

Reaktory plazmowe typu dysza plazmowa, służące do wytwarzania plazmy niskotemperaturowej, mają wiele możliwości zastosowań,m.in. w inżynierii biomedycznej, gdzie wykorzystywane są do sterylizacji ran powierzchniowych i n...

ALGORITHMIC REALIZATION IMPACTS ASSESSMENT FOR RENEWABLE SOURCES ELECTRIC POWER ON RELIABILITY ELECTRICAL NETWORKS

For the effective operation of distributed energy sources and their use in complex electrical power networks, studies their properties, resulting from joint work in the electric power system. Algorithm of performance ass...

Download PDF file
  • EP ID EP59416
  • DOI -
  • Views 118
  • Downloads 0

How To Cite

Alexander Gozhyi, Ivan Burlachenko, Konrad Gromaszek (2012). USING MULTIOBJECTIVE GENETIC ALGORITHMS FOR OPTIMAL RESOURCE MANAGEMENT IN AN AUTONOMOUS POWER SYSTEM . Informatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 2(4), 48-50. https://europub.co.uk/articles/-A-59416