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

Optymalizacja struktury układu turbina wiatrowa - kinetyczny magazyn energii

Authors

[ 1 ] Instytut Elektrotechniki i Elektroniki Przemysłowej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Title variant

EN Technical and economical optimization of a structure of system: wind turbine – kinetic energy storage

Year of publication

2016

Published in

Przegląd Elektrotechniczny

Journal year: 2016 | Journal volume: R. 92 | Journal number: nr 4

Article type

scientific article

Publication language

polish

Keywords
PL
  • turbina wiatrowa
  • kinetyczny magazyn energii
  • optymalizacja
  • koszt wytworzenia energii
Abstract

PL Artykuł przedstawia zagadnienie techniczno-ekonomicznej optymalizacji struktury układu turbina wiatrowa-kinetyczny magazyn energii. Jako funkcję kryterialną wykorzystano wskaźnik o charakterze ekonomicznym - zdyskontowany koszt jednostkowy wytworzenia energii elektrycznej. Zagadnienia techniczne włączono do zadania optymalizacji w postaci zbioru ograniczeń strukturalnych i funkcjonalnych. Do rozwiązania zagadnienia wykorzystano zmodyfikowaną metaheurystykę algorytmu genetycznego. Do obliczeń zastosowano autorskie oprogramowanie zaimplementowane w środowisku MS Visual Studio .NET (język C#). Dodatkowo, celem poprawy efektywności obliczeń, wykorzystano metodę zrównoleglenia algorytmu genetycznego (metoda master-slave) zaimplementowaną na procesory wielordzeniowe.

EN The article presents study on a technical and economical optimization of a structure of system: wind turbine – kinetic energy storage. As a objective function was used a economical nature factor: discounted unit cost of electricity production. Technical issues were included in the optimization problem as a set of structural and functional limitations. The modified metaheuristic genetic algorithm was used to solve the issue. Own made software, implemented in MS Visual Studio .NET (C # language), was applied for calculation. Furthermore, to improve efficiency of calculations, method of genetic algorithm parallelization (master-slave method) was implemented on multicore processors.

Pages (from - to)

140 - 143

DOI

10.15199/48.2016.04.29

URL

http://pe.org.pl/abstract_pl.php?nid=9796

License type

CC BY-NC-ND (attribution - noncommercial - no derivatives)

Open Access Mode

czasopismo hybrydowe

Open Access Text Version

final published version

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

14

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