W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

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

Autorzy

Wariant tytułu

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

Rok publikacji

2017

Opublikowano w

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Rocznik: 2017 | Numer: Issue 90

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

polski

Słowa kluczowe
PL
  • model parametryczny
  • Systemowy Algorytm Ewolucyjny
  • język Matlab
  • Towarowa Giełda Energii Elektrycznej
  • Rynek Dnia Następnego
Streszczenie

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.

Strony (od-do)

289 - 300

DOI

10.21008/j.1897-0737.2017.90.0026

Zaprezentowany na

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

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

9

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

9

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.