Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download file Download BibTeX

Title

Systemowy algorytm ewolucyjny do poprawy modelu systemu towarowej giełdy energii elektrycznej. Część 2, Implementacja i wyniki badań

Authors

Title variant

EN Systemimical evolutionary algorithm model for improving the system electric power exchange. Part 2, The implementation and some results

Year of publication

2017

Published in

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Journal year: 2017 | Journal number: Issue 90

Article type

scientific article

Publication language

polish

Keywords
PL
  • model parametryczny
  • Systemowy Algorytm Ewolucyjny
  • język Matlab
  • Towarowa Giełda Energii Elektrycznej
  • Rynek Dnia Następnego
Abstract

PL Artykuł jest kontynuacją pracy o tym samym tytule głównym i podtytułem Część 1. Istota i możliwości metody. W niniejszym artykule pokazano w jaki praktyczny sposób można utworzyć Populację Początkową (PP) na bazie modelu parametrycznego arx Towarowej Giełdy Energii Elektrycznej (TGEE) otrzymanego w wyniku identyfikacji z wykorzystaniem danych liczbowych notowanych na Rynku Dnia Następnego (RDN). Pokazano też systemowy sposób konstruowania funkcji krzepkości jak też systemowych operatorów krzyżowania i mutacji, a także metody selekcji. Algorytm zaimplementowano w języku Matlab i przetestowano z wykorzystaniem danych TGEE. Uzyskano wiele interesujących wyników badań, w tym w zakresie przebiegu algorytmu jak też wizualizacji wybranych wyniki badań.

EN The paper is a continuation of the article under the same title and subtitle the main part 1 The essence and the possibility of implementing. This article shows how a practical way to create initial population (PP) based on parametric model arx Power Exchange Electricity (TGEE) obtained as a result of identification using the figures listed on the Day Ahead Market (DAM). It also shows a process for designing a system as well as robustness features of system the crossover and mutation and selection methods. The algorithm is implemented in Matlab and tested using data TGEE. They obtained many interesting results, including the course of the algorithm as well as the visualization of selected results.

Pages (from - to)

289 - 300

DOI

10.21008/j.1897-0737.2017.90.0026

Presented on

Computer Applications in Electrical Engineering 2017, 10-11.04.2017, Poznań, Polska

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

9

Ministry points / journal in years 2017-2021

9

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.