Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/140607
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Матренин, П. В. | ru |
dc.contributor.advisor | Matrenin, P. V. | en |
dc.contributor.author | Тронин, А. Ю. | ru |
dc.contributor.author | Troinin, A. Yu. | en |
dc.date.accessioned | 2025-01-13T12:09:36Z | - |
dc.date.available | 2025-01-13T12:09:36Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Тронин, А. Ю. Разработка алгоритмов оптимизации размещения компенсирующих устройств в электрической сети на основе адаптивных алгоритмов роевого интеллекта : магистерская диссертация / А. Ю. Тронин ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Уральский энергетический институт, Кафедра электротехники. — Екатеринбург, 2024. — 63 с. — Библиогр.: с. 50-55 (36 назв.). | ru |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140607 | - |
dc.description.abstract | The aim of this work is to create a software code for solving the placement tasks of compensating devices in electrical networks based on adaptive swarm intelligence algorithms. A review of optimization methods for the locations and capacities of reactive power compensation devices to reduce active power losses in electrical transmission lines has been conducted. An optimization algorithm based on a modified particle swarm algorithm has been developed and implemented for the addressed problem. The algorithm has been tested, and its efficiency has been studied using the Pandapower simulation library for power systems. | en |
dc.description.abstract | Целью данной работы является создание программного кода для решения задач размещения компенсирующих устройств в электрической сети на основе адаптивных алгоритмов роевого интеллекта. Выполнен обзор методов оптимизации мест размещения и мощностей устройств компенсации реактивной мощности для снижения потерь активной мощности в линиях электропередачи электрической сети. Применительной к решаемой задаче разработан и реализован алгоритм оптимизации на основе модификации алгоритма роя частиц. Выполнено тестирование алгоритма и исследование его эффективности с истолкованием библиотеки моделирования электроэнергетических систем Pandapower. | ru |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | б. и. | ru |
dc.rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии | ru |
dc.rights.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 | en |
dc.subject | MASTER'S THESIS | en |
dc.subject | POWER | en |
dc.subject | METHOD | en |
dc.subject | COMPENSATING DEVICES | en |
dc.subject | OPTIMIZATION | en |
dc.subject | NETWORK | en |
dc.subject | SOLUTIONS | en |
dc.subject | LOSSES | en |
dc.subject | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ | ru |
dc.subject | МОЩНОСТИ | ru |
dc.subject | МЕТОД | ru |
dc.subject | КОМПЕНСИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ | ru |
dc.subject | ОПТИМИЗАЦИИ | ru |
dc.subject | СЕТИ | ru |
dc.subject | РЕШЕНИЯ | ru |
dc.subject | ПОТЕРИ | ru |
dc.title | Разработка алгоритмов оптимизации размещения компенсирующих устройств в электрической сети на основе адаптивных алгоритмов роевого интеллекта : магистерская диссертация | ru |
dc.title.alternative | Development of Optimization Algorithms for the Placement of Compensating Devices in Electrical Networks Based on Adaptive Swarm Intelligence Algorithms | en |
dc.type | Master's thesis | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en |
dc.thesis.level | Магистр | ru |
dc.contributor.department | УрФУ. Уральский энергетический институт | ru |
dc.thesis.speciality | 01.04.04 - Прикладная математика | ru |
dc.contributor.subdepartment | Кафедра электротехники | ru |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
m_th_a.y.troinin_2024.pdf | 974,87 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.