Informacionnye TehnologiiInformacionnye TehnologiiИнформационные технологии1684-6400New Technologies Publishing House70202810.17587/it.31.630-636Modeling and optimizationМоделирование и оптимизацияResearch ArticleGenetic algorithm in problems of operational-technological control of electric networks in post-emergency modesГенетический алгоритм в задачах оперативно-технологического управления электрическими сетями в послеаварийных режимахVlatskayaL. A.ВлацкаяЛ. А.
Russian Federation

Cand. Tech. Sc., Associate Professor

канд. тех. наук, доц.

l_sem@mail.ruSemenovaN. G.СеменоваН. Г.
Russian Federation

Dr. Ped. Sc., Cand. Tech. Sc., Professor

д-р пед. наук, канд. техн. наук, проф.

ng_sem@mail.ruSemenovA. M.СеменовА. М.
Russian Federation

Cand. Tech. Sc., Associate Professor

канд. тех. наук, доц.

ng_sem@mail.ruOrenburg State UniversityФГБОУ ВО "Оренбургский государственный университет"1512202531126306363101202631012026Copyright ©; 2025, Informacionnye TehnologiiCopyright ©; 2025, Информационные технологии2025Informacionnye TehnologiiИнформационные технологииhttps://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/702028

Development of a software resource for selecting the best option for a post-emergency electrical network scheme in the context of digitalization of the electric power industry is one of the priority tasks of the Russian economy. The solution to this problem in the work is proposed to be implemented by means of a genetic algorithm adapted by the authors. It is proposed to select the best option for the topology of a post-emergency electrical network by means of a multi-criteria assessment of each of them. The article presents the results of software development that can be used by operational dispatch personnel to prevent and eliminate technological disturbances in the electrical network. Testing of the algorithm was performed, which showed the reliability of the developed software resource and an increase in the speed of the process of detecting an accident and making a decision on its elimination.

Разработка программного ресурса по выбору наилучшего варианта послеаварийной схемы электрической сети в условиях цифровизации электроэнергетики является одной из первоочередных задач российской экономики. Решение данной задачи в работе предлагается реализовать посредством адаптированного авторами генетического алгоритма. Выбор наилучшего варианта топологии послеаварийной электрической сети предложено осуществлять посредством многокритериального оценивания каждого из них. В статье представлены результаты программной разработки, которая может быть использована оперативно-диспетчерским персоналом для предотвращения и ликвидации технологических нарушений в электрической сети. Выполнено тестирование алгоритма, которое показало работоспособность разработанного программного ресурса, повышение быстродействия процесса обнаружения аварии и ускорение принятия решения по ее ликвидации.

genetic algorithmpost-emergency modesoperational and technological managementгенетический алгоритмпослеаварийные режимыоперативно-технологическое управлениеLubarski J. Y. Computer support for dispatching control of equipment in power systems. Methodological development, Moscow, IPK public services, 2004.Любарский Ю. Я. Компьютерная поддержка диспетчерского управления оборудованием в энергосистемах. Методическая разработка. М.: ИПКгосслужбы, 2004.Lubarski J. Y. Intelligent information systems, Moscow, Science, 1990.Любарский Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 1990.Reizlin V. I. Numerical methods of optimization: a tutorial, Tomsk, Publishing house of Tomsk Polytechnic University, 2011, 105 p.Рейзлин В. И. Численные методы оптимизации: Учеб. пособ. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. 105 с.Semenova L. A., Inzhevatova A. O., Salimov R. M. Analysis of optimization methods in solving problems of selecting installation locations and power of compensating devices, University complex as a regional center of education, science and culture [Electronic resource]: materials of the All-Russian scientific and methodological conference, Orenburg, Publishing house of OSU, 2017, pp. 513—516.Семенова Л. А. Инжеватова А. О., Салимов Р. М. Анализ методов оптимизации в решении задач выбора мест установки и мощности компенсирующих устройств // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры [Электронный ресурс]: Матер. Всеросс. науч.-метод. конф.; Оренбург: ОГУ, 2017. С. 513—516.Delfanti M., Granelli G., Marannino P., Montagna M. Optimal Capacitor. Placement Using Deterministic and Genetic Algorithms, IEEE Trans. Power Systems, 2000, Aug, vol. 15, no. 3.Delfanti M., Granelli G., Marannino P., Montagna M. Optimal Capacitor. Placement Using Deterministic and Genetic Algorithms // IEEE Trans. Power Systems. 2000. Aug. Vol. 15, N. 3.Kremer O. B., Podvalny S. L. Software implementation of solving optimization problems using the genetic algorithm method, Vestnik of VSTU, 2017, pp. 23—24.Кремер О. Б., Подвальный С. Л. Программная реализация решения оптимизационных задач методом генетического алгоритма // Вестник ВГТУ. 2017. С. 23—24.Semenov A. M., Vlatskaya L. A. Fundamentals of artificial intelligence: P.2, Orenburg, Publishing house of OSU, 2023, 148 p.Семенов А. М., Влацкая Л. А. Основы искусственного интеллекта [Электронный ресурс]: Ч. 2. Оренбург: ОГУ, 2023. 148 с.Mathew T. V. Genetic Algorithm. Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai-400076. 2005, available at: https://docviewer.yandex.ru/view/2020955166/ (accessed: 13.12.2024).Mathew T. V. Genetic Algorithm. Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai-400076. 2005. URL: https://docviewer.yandex.ru/view/2020955166/ (accessed: 13.12.2024).Semenova N. G., Dyakonov А. A. Software package for searching for disabled equipment in the ES, Electrical engineering systems and complexes, 2024, no. 2 (63), pp. 50—59.Семенова Н. Г., Дьяконов А. А. Программный комплекс поиска отключившегося оборудования в ЭС // Электротехнические системы и комплексы. 2024. № 2 (63). С. 50—59.Semenova N. G., Dyakonov А. A. Optimization of the topology of the 6—10 kv electrical network based on genetic algorithms, Power engineering: state, problems, prospects: proceedings of the XIV All-Russian Scientific and Technical Conference, Orenburg, Publishing house of OSU, 2023, pp. 261—265.Семенова Н. Г., Дьяконов А. А. Оптимизация топологии электрической сети 6—10 кв на основе генетических алгоритмов // Энергетика: состояние, проблемы, перспективы: материалы XIV Всероссийской научно-технической конференции; Оренбургский гос. ун-т. Оренбург: ОГУ, 2023. С. 261—265.Semenova N. G., Dyakonov А. A. Formation of schemes of post-emergency and repair modes of operation of the electric network [electronic resource]: application program № 45016 09.07.2024, Orenburg, Publishing house of OSU, UFER, 2024.Семенова Н. Г., Дьяконов А. А. Формирование схем послеаварийного и ремонтного режимов работы электрической сети [электронный ресурс]: прикладная программа № 4501 от 09.07.2024. Оренбург: ОГУ, УФЭР. 2024.Platt E. L. Network Science with Python and NetworkX Quick Start Guide, Packt Publishing, 2019, 190 p.Platt E. L. Network Science with Python and NetworkX Quick Start Guide. Packt Publishing, 2019. 190 p.