Оптимизация живучести энергетических комплексов

В настоящее время разработка подходов, повышающих живучесть энергетических комплексов, является весьма актуальным направлением исследований. Такие подходы основаны на структурной и параметрической оптимизации структуры исследуемой системы. Как правило, эти подходы тесно связаны с определенным простр...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Igor Bychkov, Alexander Feoktistov, Mikhail Voskoboinikov, Alexei Edelev, Natalia Beresneva, Olga Edeleva
Format: Article
Language:English
Published: Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 2025-06-01
Series:Информатика и автоматизация
Subjects:
Online Access:https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17004
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:В настоящее время разработка подходов, повышающих живучесть энергетических комплексов, является весьма актуальным направлением исследований. Такие подходы основаны на структурной и параметрической оптимизации структуры исследуемой системы. Как правило, эти подходы тесно связаны с определенным пространственно-временным диапазоном и конкретным методом оптимизации. Применение разработанных подходов в иных диапазонах зачастую приводит к существенному увеличению времени вычислений и возможному снижению точности решения. Эта проблема обусловлена сложностью моделей оптимизации энергосистем и их различиями. Для решения этой проблемы нами разработана методология выбора наиболее подходящих методов проектирования живучих энергетических комплексов в заданном пространственно-временном диапазоне. Методология основана на методах тестирования в рамках специализированного испытательного стенда и многокритериальном анализе результатов испытаний. Критерии оценки методов включают как сводные метрики живучесть, так и параметры эффективности вычислительных ресурсов. Проиллюстрированы преимущества методологии для проектирования живучих национальных и локальных энергетических комплексов. Несколько десятков методов из известной библиотеки Parallel Global Multiobjective Optimizer были эффективно протестированы в течение 10 часов. Анализ результатов тестирования проводился с использованием различных многокритериальных алгоритмов с учетом приоритетности критериев.
ISSN:2713-3192
2713-3206