Метою даної роботи є розробка нового методу розв’язання задачі визначення оптимальних місць підключення та потужності джерел розосередженого генерування. Для досягнення поставленої ме-ти сформульовано вимоги до методу, складено систему критеріїв та обмежень, розроблено відповідну цільову функцію та представлено новий метод розв’язання цієї задачі. Запропонований стохастичний метод поєднує механізми еволюційних алгоритмів. Суть роботи нового методу полягає у «еволюційному відборі» шин, на яких базуються найкращі розв’язки, між різними ітераціями розв’язання задачі. Результати розрахунково-модель-них випробувань показали, що ефективність роботи нового методу є високою та не залежить від властивостей досліджуваної мережі.
Целью настоящей работы является разработка нового метода решения задачи определения оптимальных мест подключения и мощности источников распределённой генерации. Предложенный стохастический метод сочетает в себе механизмы эволюционных алгоритмов. Суть работы нового метода заключается в постепенном сужении пространства возможных решений задачи. Результаты расчетно-модельных испытаний показали высокую скорость работы нового метода и что эффективность метода не зависит от свойств исследуемой сети.
The object of the paper was reached in four steps: 1) optimal distributed generation placement method requirements creation; 2) development of the criteria and constraints system; 3) objective function formulation; 4) optimal distributed generation placement method development. The proposed stochastic method is combined of mechanisms of evolutionary algorithms. The core idea of the new method is an evolutionary narrowing of power grid buses list, which form all the possible solutions to the problem. Thus, the buses, which form the worst solutions, are banned and do not take part in evolutionary selection of the buses. Examination of the method has been carried out on the IEEE 9-, 14-, 39- and 57-bus test systems. The results of simulation tests show that the effectiveness of the new method is high and does not depend on the properties of the studied grids.